ALBERTO URUENA LOPEZ

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID
ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS
INDUSTRIALES
ANÁLISIS DE LOS FACTORES DETERMINANTES DE LA
REPETICIÓN DEL PROCESO DE COMPRA EN EL
COMERCIO ELECTRÓNICO ENTRE EMPRESAS Y
CONSUMIDORES FINALES. APLICACIÓN AL MERCADO
ESPAÑOL
TESIS DOCTORAL
ALBERTO URUEÑA LOPEZ
Ingeniero de Telecomunicacion
2012
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA DE ORGANIZACIÓN,
ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS Y ESTADÍSTICA
ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID
ANÁLISIS DE LOS FACTORES DETERMINANTES DE LA
REPETICIÓN DEL PROCESO DE COMPRA EN EL
COMERCIO ELECTRÓNICO ENTRE EMPRESAS Y
CONSUMIDORES FINALES. APLICACIÓN AL MERCADO
ESPAÑOL
Autor:
Alberto Urueña López
Ingeniero de Telecomunicación
Director: Santiago Iglesias Pradas
Dr. Ingeniero de Telecomunicación
Año 2012
TESIS DOCTORAL
ANÁLISIS DE LOS FACTORES DETERMINANTES DE LA REPETICIÓN DEL PROCESO DE
COMPRA EN EL COMERCIO ELECTRÓNICO ENTRE EMPRESAS Y CONSUMIDORES
FINALES. APLICACIÓN AL MERCADO ESPAÑOL
Autor:
Alberto Urueña López
Ingeniero de Telecomunicación
Director:
Santiago Iglesias Pradas
Dr. Ingeniero de Telecomunicación
Tribunal nombrado por el Excmo. y Magfco. Sr. Rector de la Universidad Politécnica
de Madrid, el día
de
de
.
PRESIDENTE:
D. ________________________________________________________
VOCAL:
D. ________________________________________________________
VOCAL:
D. ________________________________________________________
VOCAL:
D. ________________________________________________________
SECRETARIO:
D. ________________________________________________________
Realizado el acto de defensa el día
de
de
en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la Universidad
Politécnica de Madrid.
Calificación obtenida:
EL PRESIDENTE
EL SECRETARIO
LOS VOCALES
A Mar, por lo imprevisible
A mi madre, mi hermano César y a mi
padre que hubiese estado orgulloso de ver
finalizado este trabajo
If you can keep your head when all about you
Are losing theirs and blaming it on you;
If you can trust yourself when all men doubt you,
But make allowance for their doubting too:
If you can wait and not be tired by waiting,
Or, being lied about, don't deal in lies,
Or being hated don't give way to hating,
And yet don't look too good, nor talk too wise;
If you can dream and not make dreams your master;
If you can think and not make thoughts your aim,
If you can meet with Triumph and Disaster
And treat those two impostors just the same:
If you can bear to hear the truth you've spoken
Twisted by knaves to make a trap for fools,
Or watch the things you gave your life to, broken,
And stoop and build'em up with worn-out tools;
If you can make one heap of all your winnings
And risk it on one turn of pitch-and-toss,
And lose, and start again at your beginnings,
And never breathe a word about your loss:
If you can force your heart and nerve and sinew
To serve your turn long after they are gone,
And so hold on when there is nothing in you
Except the Will which says to them: "Hold on!"
If you can talk with crowds and keep your virtue,
Or walk with Kings---nor lose the common touch,
If neither foes nor loving friends can hurt you,
If all men count with you, but none too much:
If you can fill the unforgiving minute
With sixty seconds' worth of distance run,
Yours is the Earth and everything that's in it,
And, which is more, you'll be a Man, my son!
Rudyard Kipling (1895)
AGRADECIMIENTOS
AGRADECIMIENTOS
Compaginar esta investigación con un trabajo exigente y la docencia, una de mis
pasiones, ha sido una tarea que ha requerido un esfuerzo considerable pero que ha sido
más fácil de llevar gracias a los amigos y a la familia, a los que me gustaría agradecer los
momentos compartidos en este viaje en el que tanto he aprendido.
En primer lugar quiero agradecer a mi Director de Tesis, el doctor Santiago Iglesias su
ayuda, paciencia y habilidad para insuflar ánimos en los peores momentos, ayudando a
conseguir lo que parecía una misión imposible. El doctor Ángel Hernández, compañero
en el camino, ha sido una fuente inagotable de ayuda, consejos y recomendaciones.
También agradezco al resto del Grupo TIGE de la Universidad Politécnica de Madrid su
colaboración.
Quiero también agradecer a Red.es las facilidades para la realización de este trabajo así
como el apoyo de mis compañeros y equipo de trabajo (con los que aprendo día tras
día).
No quiero finalizar sin acordarme de los amigos leales que habéis estado siempre ahí,
apoyando en los malos (y buenos) momentos, esta tesis también es vuestra.
Mi hermano César Urueña, además de su apoyo incondicional ha contribuido
decisivamente a que el aspecto gráfico sea presentable.
A todos, mil gracias.
RESUMEN
RESUMEN
Las Tecnologías de la Información y la Comunicación en general e Internet en particular
han supuesto una revolución en nuestra forma de comunicarnos, relacionarnos,
producir, comprar y vender acortando tiempo y distancias entre proveedores y
consumidores.
A la paulatina penetración del ordenador, los teléfonos inteligentes y la banda ancha fija
y/o móvil ha seguido un mayor uso de estas tecnologías entre ciudadanos y empresas. El
comercio electrónico empresa–consumidor (B2C) alcanzó en 2010 en España un
volumen de 9.114 millones de euros, con un incremento del 17,4% respecto al dato
registrado en 2009. Este crecimiento se ha producido por distintos hechos: un
incremento en el porcentaje de internautas hasta el 65,1% en 2010 de los cuales han
adquirido productos o servicios a través de la Red un 43,1% –1,6 puntos porcentuales
más respecto a 2010–. Por otra parte, el gasto medio por comprador ha ascendido a
831€ en 2010, lo que supone un incremento del 10,9% respecto al año anterior.
Si segmentamos a los compradores según por su experiencia anterior de compra
podemos encontrar dos categorías: el comprador novel –que adquirió por primera vez
productos o servicios en 2010– y el comprador constante –aquel que había adquirido
productos o servicios en 2010 y al menos una vez en años anteriores–. El 85,8% de los
compradores se pueden considerar como compradores constantes: habían comprado en
la Red en 2010, pero también lo habían hecho anteriormente. El comprador novel tiene
un perfil sociodemográfico de persona joven de entre 15–24 años, con estudios
secundarios, de clase social media y media–baja, estudiante no universitario, residente
en poblaciones pequeñas y sigue utilizando fórmulas de pago como el contra–reembolso
(23,9%). Su gasto medio anual ascendió en 2010 a 449€. El comprador constante, o
comprador que ya había comprado en Internet anteriormente, tiene un perfil
demográfico distinto: estudios superiores, clase alta, trabajador y residente en grandes
ciudades, con un comportamiento maduro en la compra electrónica dada su mayor
experiencia –utiliza con mayor intensidad canales exclusivos en Internet que no
disponen de tienda presencial–. Su gasto medio duplica al observado en compradores
noveles (con una media de 930€ anuales).
Por tanto, los compradores constantes suponen una mayoría de los compradores con un
gasto medio que dobla al comprador que ha adoptado el medio recientemente. Por
consiguiente es de interés estudiar los factores que predicen que un internauta vuelva a
RESUMEN
adquirir un producto o servicio en la Red. La respuesta a esta pregunta no se ha revelado
sencilla. En España, la mayoría de productos y servicios aún se adquieren de manera
presencial, con una baja incidencia de las ventas a distancia como la teletienda, la venta
por catálogo o la venta a través de Internet.
Para dar respuesta a las preguntas planteadas se ha investigado desde distintos puntos
de vista: se comenzará con un estudio descriptivo desde el punto de vista de la demanda
que trata de caracterizar la situación del comercio electrónico B2C en España, poniendo
el foco en las diferencias entre los compradores constantes y los nuevos compradores.
Posteriormente, la investigación de modelos de adopción y continuidad en el uso de las
tecnologías y de los factores que inciden en dicha continuidad –con especial interés en el
comercio electrónico B2C–, permiten afrontar el problema desde la perspectiva de las
ecuaciones estructurales pudiendo también extraer conclusiones de tipo práctico.
Este trabajo sigue una estructura clásica de investigación científica: en el capítulo 1 se
introduce el tema de investigación, continuando con una descripción del estado de
situación del comercio electrónico B2C en España utilizando fuentes oficiales (capítulo
2). Posteriormente se desarrolla el marco teórico y el estado del arte de modelos de
adopción y de utilización de las tecnologías (capítulo 3) y de los factores principales que
inciden en la adopción y continuidad en el uso de las tecnologías (capítulo 4). El capítulo
5 desarrolla las hipótesis de la investigación y plantea los modelos teóricos. Las técnicas
estadísticas a utilizar se describen en el capítulo 6, donde también se analizan los
resultados empíricos sobre los modelos desarrollados en el capítulo 5. El capítulo 7
expone las principales conclusiones de la investigación, sus limitaciones y propone
nuevas líneas de investigación.
La primera parte corresponde al capítulo 1, que introduce la investigación justificándola
desde un punto de vista teórico y práctico. También se realiza una breve introducción a
la teoría del comportamiento del consumidor desde una perspectiva clásica. Se
presentan los principales modelos de adopción y se introducen los modelos de
continuidad de utilización que se estudiarán más detalladamente en el capítulo 3. En
este capítulo se desarrollan los objetivos principales y los objetivos secundarios, se
propone el mapa mental de la investigación y se planifican en un cronograma los
principales hitos del trabajo.
La segunda parte corresponde a los capítulos dos, tres y cuatro. En el capítulo 2 se
describe el comercio electrónico B2C en España utilizando fuentes secundarias. Se
aborda un diagnóstico del sector de comercio electrónico y su estado de madurez en
RESUMEN
España. Posteriormente, se analizan las diferencias entre los compradores constantes,
principal interés de este trabajo, frente a los compradores noveles, destacando las
diferencias de perfiles y usos. Para los dos segmentos se estudian aspectos como el lugar
de acceso a la compra, la frecuencia de compra, los medios de pago utilizados o las
actitudes hacia la compra.
El capítulo 3 comienza desarrollando los principales conceptos sobre la teoría del
comportamiento del consumidor, para continuar estudiando los principales modelos de
adopción de tecnología existentes, analizando con especial atención su aplicación en
comercio electrónico. Posteriormente se analizan los modelos de continuidad en el uso
de tecnologías (Teoría de la Confirmación de Expectativas; Teoría de la Justicia), con
especial atención de nuevo a su aplicación en el comercio electrónico. Una vez
estudiados los principales modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías,
el capítulo 4 analiza los principales factores que se utilizan en los modelos: calidad,
valor, factores basados en la confirmación de expectativas –satisfacción, utilidad
percibida– y factores específicos en situaciones especiales –por ejemplo, tras una queja–
como pueden ser la justicia, las emociones o la confianza.
La tercera parte –que corresponde al capítulo 5– desarrolla el diseño de la investigación
y la selección muestral de los modelos. En la primera parte del capítulo se enuncian las
hipótesis –que van desde lo general a lo particular, utilizando los factores específicos
analizados en el capítulo 4– para su posterior estudio y validación en el capítulo 6
utilizando las técnicas estadísticas apropiadas. A partir de las hipótesis, y de los modelos
y factores estudiados en los capítulos 3 y 4, se definen y vertebran dos modelos teóricos
originales que den respuesta a los retos de investigación planteados en el capítulo 1. En
la segunda parte del capítulo se diseña el trabajo empírico de investigación definiendo
los siguientes aspectos: alcance geográfico–temporal, tipología de la investigación,
carácter y ambiente de la investigación, fuentes primarias y secundarias utilizadas,
técnicas de recolección de datos, instrumentos de medida utilizados y características de
la muestra utilizada.
Los resultados del trabajo de investigación constituyen la cuarta parte de la
investigación y se desarrollan en el capítulo 6, que comienza analizando las técnicas
estadísticas basadas en Modelos de Ecuaciones Estructurales. Se plantean dos
alternativas, modelos confirmatorios correspondientes a Métodos Basados en
Covarianzas (MBC) y modelos predictivos. De forma razonada se eligen las técnicas
predictivas dada la naturaleza exploratoria de la investigación planteada. La segunda
RESUMEN
parte del capítulo 6 desarrolla el análisis de los resultados de los modelos de medida y
modelos estructurales construidos con indicadores formativos y reflectivos y definidos
en el capítulo 4. Para ello se validan, sucesivamente, los modelos de medida y los
modelos estructurales teniendo en cuenta los valores umbrales de los parámetros
estadísticos necesarios para la validación.
La quinta parte corresponde al capítulo 7, que desarrolla las conclusiones basándose en
los resultados del capítulo 6, analizando los resultados desde el punto de vista de las
aportaciones teóricas y prácticas, obteniendo conclusiones para la gestión de las
empresas. A continuación, se describen las limitaciones de la investigación y se
proponen nuevas líneas de estudio sobre distintos temas que han ido surgiendo a lo
largo del trabajo. Finalmente, la bibliografía recoge todas las referencias utilizadas a lo
largo de este trabajo.
Palabras clave: comprador constante, modelos de continuidad de uso, continuidad en el
uso de tecnologías, comercio electrónico, B2C, adopción de tecnologías, modelos de
adopción tecnológica, TAM, TPB, IDT, UTAUT, ECT, intención de continuidad,
satisfacción, confianza percibida, justicia, emociones, confirmación de expectativas,
calidad, valor, PLS.
ABSTRACT
ABSTRACT
Information and Communication Technologies in general, but more specifically those
related to the Internet in particular, have changed the way in which we communicate,
relate to one another, produce, and buy and sell products, reducing the time and
shortening the distance between suppliers and consumers.
The steady breakthrough of computers, Smartphones and landline and/or wireless
broadband has been greatly reflected in its large scale use by both individuals and
businesses. Business–to–consumer (B2C) e–commerce reached a volume of 9,114
million Euros in Spain in 2010, representing a 17.4% increase with respect to the figure
in 2009. This growth is due in part to two different facts: an increase in the percentage
of web users to 65.1% en 2010, 43.1% of whom have acquired products or services
through the Internet– which constitutes 1.6 percentage points higher than 2010. On the
other hand, the average spending by individual buyers rose to 831€ en 2010,
constituting a 10.9% increase with respect to the previous year.
If we select buyers according to whether or not they have previously made some type of
purchase, we can divide them into two categories: the novice buyer–who first made
online purchases in 2010– and the experienced buyer: who also made purchases in
2010, but had done so previously as well. The socio–demographic profile of the novice
buyer is that of a young person between 15–24 years of age, with secondary studies,
middle to lower–middle class, and a non–university educated student who resides in
smaller towns and continues to use payment methods such as cash on delivery (23.9%).
In 2010, their average purchase grew to 449€. The more experienced buyer, or someone
who has previously made purchases online, has a different demographic profile: highly
educated, upper class, resident and worker in larger cities, who exercises a mature
behavior when making online purchases due to their experience– this type of buyer
frequently uses exclusive channels on the Internet that don’t have an actual store. His or
her average purchase doubles that of the novice buyer (with an average purchase of
930€ annually.)
That said, the experienced buyers constitute the majority of buyers with an average
purchase that doubles that of novice buyers. It is therefore of interest to study the
factors that help to predict whether or not a web user will buy another product or use
another service on the Internet. The answer to this question has proven not to be so
simple. In Spain, the majority of goods and services are still bought in person, with a low
ABSTRACT
amount of purchases being made through means such as the Home Shopping Network,
through catalogues or Internet sales.
To answer the questions that have been posed here, an investigation has been
conducted which takes into consideration various viewpoints: it will begin with a
descriptive study from the perspective of the supply and demand that characterizes the
B2C e–commerce situation in Spain, focusing on the differences between experienced
buyers and novice buyers. Subsequently, there will be an investigation concerning the
technology acceptance and continuity of use of models as well as the factors that have an
effect on their continuity of use –with a special focus on B2C electronic commerce–,
which allows for a theoretic approach to the problem from the perspective of the
structural equations being able to reach practical conclusions.
This investigation follows the classic structure for a scientific investigation: the subject
of the investigation is introduced (Chapter 1), then the state of the B2C e–commerce in
Spain is described citing official sources of information (Chapter 2), the theoretical
framework and state of the art of technology acceptance and continuity models are
developed further (Chapter 3) and the main factors that affect their acceptance and
continuity (Chapter 4). Chapter 5 explains the hypothesis behind the investigation and
poses the theoretical models that will be confirmed or rejected partially or completely.
In Chapter 6, the technical statistics that will be used are described briefly as well as an
analysis of the empirical results of the models put forth in Chapter 5. Chapter 7 explains
the main conclusions of the investigation, its limitations and proposes new projects.
First part of the project, chapter 1, introduces the investigation, justifying it from a
theoretical and practical point of view. It is also a brief introduction to the theory of
consumer behavior from a standard perspective. Technology acceptance models are
presented and then continuity and repurchase models are introduced, which are studied
more in depth in Chapter 3. In this chapter, both the main and the secondary objectives
are developed through a mind map and a timetable which highlights the milestones of
the project.
The second part of the project corresponds to Chapters Two, Three and Four. Chapter 2
describes the B2C e–commerce in Spain from the perspective of its demand, citing
secondary official sources. A diagnosis concerning the e–commerce sector and the status
of its maturity in Spain is taken on, as well as the barriers and alternative methods of e–
commerce. Subsequently, the differences between experienced buyers, which are of
particular interest to this project, and novice buyers are analyzed, highlighting the
ABSTRACT
differences between their profiles and their main transactions. In order to study both
groups, aspects such as the place of purchase, frequency with which online purchases
are made, payment methods used and the attitudes of the purchasers concerning
making online purchases are taken into consideration.
Chapter 3 begins by developing the main concepts concerning consumer behavior
theory in order to continue the study of the main existing acceptance models (among
others, TPB, TAM, IDT, UTAUT and other models derived from them) – paying special
attention to their application in e–commerce–. Subsequently, the models of technology
reuse are analyzed (CDT, ECT; Theory of Justice), focusing again specifically on their
application in e–commerce. Once the main technology acceptance and reuse models
have been studied, Chapter 4 analyzes the main factors that are used in these models:
quality, value, factors based on the contradiction of expectations/failure to meet
expectations– satisfaction, perceived usefulness– and specific factors pertaining to
special situations– for example, after receiving a complaint justice, emotions or
confidence.
The third part– which appears in Chapter 5– develops the plan for the investigation and
the sample selection for the models that have been designed. In the first section of the
Chapter, the hypothesis is presented– beginning with general ideas and then becoming
more specific, using the detailed factors that were analyzed in Chapter 4– for its later
study and validation in Chapter 6– as well as the corresponding statistical factors. Based
on the hypothesis and the models and factors that were studied in Chapters 3 and 4, two
original theoretical models are defined and organized in order to answer the questions
posed in Chapter 1. In the second part of the Chapter, the empirical investigation is
designed, defining the following aspects: geographic–temporal scope, type of
investigation, nature and setting of the investigation, primary and secondary sources
used, data gathering methods, instruments according to the extent of their use and
characteristics of the sample used.
The results of the project constitute the fourth part of the investigation and are
developed in Chapter 6, which begins analyzing the statistical techniques that are based
on the Models of Structural Equations. Two alternatives are put forth: confirmatory
models which correspond to Methods Based on Covariance (MBC) and predictive
models– Methods Based on Components–. In a well–reasoned manner, the predictive
techniques are chosen given the explorative nature of the investigation. The second part
of Chapter 6 explains the results of the analysis of the measurement models and
ABSTRACT
structural models built by the formative and reflective indicators defined in Chapter 4.
In order to do so, the measurement models and the structural models are validated one
by one, while keeping in mind the threshold values of the necessary statistic parameters
for their validation.
The fifth part corresponds to Chapter 7 which explains the conclusions of the study,
basing them on the results found in Chapter 6 and analyzing them from the perspective
of the theoretical and practical contributions, and consequently obtaining conclusions
for business management. The limitations of the investigation are then described and
new research lines about various topics that came up during the project are proposed.
Lastly, all of the references that were used during the project are listed in a final
bibliography.
Key Words: constant buyer, repurchase models, continuity of use of technology, e–
commerce, B2C, technology acceptance, technology acceptance models, TAM, TPB, IDT,
UTAUT, ECT, intention of repurchase, satisfaction, perceived trust/confidence, justice,
feelings, the contradiction of expectations, quality, value, PLS.
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
ÍNDICE DE CONTENIDOS
1.
PLANTEAMIENTO DE LA INVESTIGACIÓN ................................................................................... 3
1.1.
Introducción ........................................................................................................................ 3
1.2.
Antecedentes ...................................................................................................................... 4
1.2.1.
Teorías del comportamiento del consumidor ............................................................................... 4
1.2.2.
Modelos de adopción de comercio electrónico ............................................................................ 7
1.2.3.
El papel de las actitudes, la tecnología y la orientación al consumidor en el comercio
electrónico B2C ........................................................................................................................................... 7
1.2.4.
1.3.
Formulación de la investigación ....................................................................................... 10
1.3.1.
Justificación del tema .................................................................................................................. 10
1.3.2.
Planteamiento del problema de investigación............................................................................ 11
1.3.3.
Objetivos de la investigación ...................................................................................................... 11
1.3.3.1.
Objetivo principal .............................................................................................................. 11
1.3.3.2.
Objetivos secundarios ....................................................................................................... 12
1.4.
2.
Modelos de continuidad de utilización en comercio electrónico ................................................. 9
Programa, metodología y cronograma ............................................................................ 13
1.4.1.
Programa de trabajo ................................................................................................................... 13
1.4.2.
Metodología a utilizar ................................................................................................................. 14
1.4.3.
Cronograma de trabajo ............................................................................................................... 15
EL COMERCIO ELECTRÓNICO EN ESPAÑA. CARACTERIZACIÓN DE LOS INTERNAUTAS
COMPRADORES ............................................................................................................................. 19
2.1.
2.1.1.
2.2.
El comercio electrónico B2C en España............................................................................. 21
El volumen del comercio electrónico B2C en España en 2010 .................................................... 21
Internautas y compradores on-line ................................................................................... 24
2.2.1.
Compradores on–line.................................................................................................................. 24
2.2.2.
Búsqueda de información y compra on–line .............................................................................. 25
2.2.3.
Valoración de la oferta española en la Red ................................................................................. 26
2.2.4.
Frenos e impulsores del comercio electrónico ........................................................................... 28
2.2.5.
Motivaciones de los compradores on–line ................................................................................. 28
2.3.
Caracterización de los compradores recurrentes, de los compradores noveles y de los
compradores con comportamiento de queja ................................................................................. 30
2.3.1.
Perfil básico sociodemográfico del comprador recurrente, el comprador novel y el comprador
con comportamiento de queja .................................................................................................................. 32
2.3.2.
Antigüedad en el uso de la red ................................................................................................... 33
2.3.3.
Uso de Internet ........................................................................................................................... 35
2.3.5.
Frecuencia de compra on–line .................................................................................................... 37
2.3.6.
Sitios web de compra en Internet ............................................................................................... 38
2.3.7.
Acceso a la tienda virtual ............................................................................................................ 39
i
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
3.
2.3.8.
Medios de pago preferidos ......................................................................................................... 40
2.3.9.
Medios de pago utilizados .......................................................................................................... 41
2.3.10.
Actitudes hacia la compra on–line. Principales razones para la compra on–line ................... 42
2.3.11.
Productos y servicios comprados/contratados on–line. Número de procesos de compra .... 44
2.3.12.
Compradores con comportamiento de queja: tipologías de problemas ................................ 47
MODELOS DE ADOPCIÓN Y CONTINUIDAD EN EL USO DE TECNOLOGÍAS................................. 51
3.1.
Comportamiento de compra del consumidor. Factores, condicionantes y modelos
generales........................................................................................................................................ 51
3.1.1.
Factores explicativos del comportamiento del consumidor ....................................................... 53
3.1.1.1.
Condicionantes externos del comportamiento ................................................................. 53
3.1.1.2.
Condicionantes internos del comportamiento .................................................................. 54
3.1.2.
3.1.1.2.1.
Factores psicológicos ................................................................................................... 55
3.1.1.2.2.
Factores demográficos, socioeconómicos, y psicográficos .......................................... 56
Modelos generales de comportamiento del consumidor ........................................................... 57
3.1.2.1.
Modelos estocásticos ........................................................................................................ 57
3.1.2.2.
Modelos de procesamiento de información ..................................................................... 57
3.1.2.3.
Modelos experimentales y otros modelos lineales ........................................................... 58
3.1.2.4.
Modelos globales .............................................................................................................. 59
3.2.
Modelos de adopción de tecnologías ............................................................................... 59
3.2.1.
Introducción a la aceptación y adopción de tecnologías por parte de los usuarios .................... 59
3.2.1.1.
3.2.2.
Influencia de la Innovación: Teoría de Difusión de la Innovación (IDT) ............................. 60
3.2.1.1.1.
Origen y formulación de la Teoría de Difusión de la Innovación.................................. 60
3.2.1.1.2.
Limitaciones, repercusiones y evolución de IDT .......................................................... 62
Teoría de la Acción Razonada (TRA). ........................................................................................... 63
3.2.2.1.
Influencia de la Actitud...................................................................................................... 63
3.2.2.2.
Influencias y origen ........................................................................................................... 64
3.2.2.3.
Formulación de la teoría ................................................................................................... 64
3.2.2.4.
Limitaciones ...................................................................................................................... 66
3.2.2.5.
Repercusiones y evolución ................................................................................................ 67
3.2.3.
Teoría Cognitiva Social (SCT) ....................................................................................................... 68
3.2.3.1.
Influencias y origen ........................................................................................................... 68
3.2.3.2.
Formulación de la teoría ................................................................................................... 69
3.2.4.
Teoría del Comportamiento Planeado (TPB) .............................................................................. 70
3.2.4.1.
Influencias y origen ........................................................................................................... 71
3.2.4.2.
Formulación de la teoría ................................................................................................... 71
3.2.4.3.
Evolución y repercusiones ................................................................................................. 73
3.2.4.4.
Limitaciones ...................................................................................................................... 73
3.2.5.
Modelo de Aceptación de la Tecnología (TAM) .......................................................................... 73
3.2.5.1.
Influencias y origen ........................................................................................................... 74
3.2.5.2.
Formulación del modelo.................................................................................................... 74
3.2.5.3.
Limitaciones ...................................................................................................................... 76
ii
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
3.2.5.4.
3.2.6.
Repercusiones y evolución ................................................................................................ 77
Modelo de Éxito de los Sistemas de Información ....................................................................... 79
3.2.6.1.
Influencias y origen ........................................................................................................... 79
3.2.6.2.
Formulación del modelo.................................................................................................... 79
3.2.6.3.
Limitaciones y evolución ................................................................................................... 83
3.2.7.
Teoría Descompuesta del Comportamiento Planeado (DTPB) ................................................... 83
3.2.7.1.
Influencias y origen ........................................................................................................... 83
3.2.7.2.
Formulación de la teoría ................................................................................................... 84
3.2.7.3.
Limitaciones ...................................................................................................................... 87
3.2.7.4.
Repercusiones y evolución ................................................................................................ 87
3.2.8.
Teoría del Ajuste entre la Tarea y la Tecnología (TTF) ................................................................ 89
3.2.8.1.
Influencias y formulación de la teoría ............................................................................... 89
3.2.8.2.
Limitaciones ...................................................................................................................... 91
3.2.8.3.
Repercusiones y evolución ................................................................................................ 92
3.2.9.
Modelo Extendido de Aceptación de la Tecnología (TAM2) ....................................................... 94
3.2.9.1.
Influencias y formulación de la teoría ............................................................................... 94
3.2.9.2.
Limitaciones ...................................................................................................................... 96
3.2.9.3.
Repercusiones y evolución ................................................................................................ 97
3.2.10.
Modelo Extendido de Aceptación de la Tecnología (TAM3) .................................................. 98
3.2.10.1.
Influencias y formulación de la teoría ............................................................................... 98
3.2.10.2.
Limitaciones .................................................................................................................... 101
3.2.11.
Teoría Unificada de la Aceptación y Uso de la Tecnología (UTAUT) ..................................... 102
3.2.11.1.
Influencias y origen ......................................................................................................... 102
3.2.11.2.
Formulación de la teoría ................................................................................................. 103
3.2.11.3.
Limitaciones. Evolución de UTAUT: UTAUT2 ................................................................... 104
3.3.
Modelos de continuidad o recompra .............................................................................. 107
3.3.1.
Teoría de la Disonancia Cognitiva (CDT) ................................................................................... 108
3.3.2.
Teoría de la Confirmación de Expectativas (ECT) ...................................................................... 109
3.3.2.1.
Influencias y origen ......................................................................................................... 110
3.3.2.1.1.
Formulación de la teoría ............................................................................................ 110
3.3.2.2.
Limitaciones .................................................................................................................... 113
3.3.2.3.
Repercusiones y evolución .............................................................................................. 114
3.3.3.
Modelo de Confirmación de Expectativas (ECM) ...................................................................... 116
3.3.3.1.
Influencias y origen ......................................................................................................... 117
3.3.3.2.
Formulación del modelo.................................................................................................. 117
3.3.3.3.
Limitaciones .................................................................................................................... 119
3.3.3.4.
Repercusiones y evolución .............................................................................................. 120
3.3.4.
Otros modelos de continuidad basados en ECM, TAM y Teorías Sociales ................................ 121
3.3.4.1.
Modelo extendido de continuidad inspirado en ECM ..................................................... 122
3.3.4.3.
Modelo de continuidad basado en las teorías sociales ................................................... 129
3.4.
3.4.1.
Modelos de continuidad tras recuperación de servicio ................................................... 132
Teoría de la Justicia ................................................................................................................... 132
iii
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
4.
3.4.2.
Teoría de Control de los Afectos (ACT) ..................................................................................... 135
3.4.3.
Teoría de la Apreciación Cognitiva ............................................................................................ 138
FACTORES QUE INCIDEN EN LA CONTINUIDAD EN EL USO DE TECNOLOGÍAS ......................... 145
4.1.
Introducción .................................................................................................................... 145
4.1.
Valor, calidad y satisfacción ........................................................................................... 147
4.1.1.
Valor.......................................................................................................................................... 147
4.1.1.1.
Definición de valor .......................................................................................................... 147
4.1.1.2.
Formación del valor ......................................................................................................... 150
4.1.1.3.
Relación del valor con otros factores de recompra ......................................................... 152
4.1.2.
Calidad ...................................................................................................................................... 155
4.1.2.1.
Definición de calidad ....................................................................................................... 156
4.1.2.2.
Formación y medida de la calidad ................................................................................... 158
4.1.2.3.
Relación de la calidad con otros factores de recompra ................................................... 160
4.1.3.
Satisfacción ............................................................................................................................... 163
4.1.3.1.
Definición de satisfacción ................................................................................................ 164
4.1.3.2.
Formación de la satisfacción ........................................................................................... 165
4.1.3.3.
Relación de la satisfacción con otros constructos ........................................................... 166
4.1.4.
4.2.
Conclusiones de la relación calidad, valor y satisfacción .......................................................... 170
Utilidad, confirmación y hábito ...................................................................................... 172
4.2.1.
Utilidad percibida ...................................................................................................................... 172
4.2.1.1.
Definición de utilidad percibida....................................................................................... 172
4.2.1.2.
Formación de la utilidad .................................................................................................. 174
4.2.1.3.
Relación de la utilidad percibida con otros factores de recompra .................................. 176
4.2.2.
Confirmación de expectativas ................................................................................................... 183
4.2.2.1.
Definición de confirmación de expectativas.................................................................... 184
4.2.2.2.
Formación de la confirmación ......................................................................................... 186
4.2.2.3.
Relación de la confirmación con otros factores de recompra ......................................... 188
4.2.3.
Hábito ....................................................................................................................................... 192
4.2.3.1.
Definición del hábito ....................................................................................................... 194
4.2.3.2.
Formación del hábito ...................................................................................................... 196
4.2.3.3.
Relación del hábito con otros constructos de recompra ................................................. 198
4.2.4.
4.3.
Conclusiones ............................................................................................................................. 201
Justicia, emociones y confianza ...................................................................................... 203
4.3.1.
Justicia....................................................................................................................................... 203
4.3.1.1.
Definición de justicia ....................................................................................................... 204
4.3.1.2.
Formación de la justicia ................................................................................................... 205
4.3.1.3.
Relación de la justicia con otros factores de recompra ................................................... 206
4.3.2.
Emociones ................................................................................................................................. 211
4.3.2.1.
Definición de las emociones ............................................................................................ 213
4.3.2.2.
Formación de las emociones ........................................................................................... 215
4.3.2.3.
Relación de las emociones con otros constructos de recompra ..................................... 217
iv
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
4.3.3.
4.3.3.1.
Definición de confianza ................................................................................................... 223
4.3.3.2.
Formación de la confianza ............................................................................................... 226
4.3.3.3.
Relación de la confianza con otros constructos de recompra ......................................... 228
4.3.4.
5.
Confianza .................................................................................................................................. 222
Conclusiones ............................................................................................................................. 234
HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN. DISEÑO DEL TRABAJO EMPÍRICO .......................................... 239
5.1.
Hipótesis y modelos de investigación ............................................................................. 239
5.1.1.
Desarrollo de las hipótesis de compradores constantes y ocasionales..................................... 242
5.1.1.1.
Desarrollo de la Hipótesis A.1.: factores marketing .................................................... 242
5.1.1.2.
Desarrollo de la Hipótesis A.2.: factores basados en el modelo de confirmación de
expectativas y hábito ........................................................................................................................ 245
5.1.2.
Desarrollo de las hipótesis de los compradores con comportamiento de queja................. 249
5.1.2.1.
Desarrollo de la hipótesis B.1.: factores de naturaleza cognitiva ............................... 249
5.1.2.2.
Desarrollo de la hipótesis B.2.: factores de naturaleza emocional y específica ......... 251
5.2.
Diseño del trabajo empírico........................................................................................... 257
5.2.1.
Características de la investigación ......................................................................................... 257
5.2.1.1.
Alcance geográfico–temporal del estudio .................................................................... 257
5.2.1.2.
Tipología de investigación ............................................................................................ 258
5.2.1.3.
Carácter y ambiente de la investigación....................................................................... 260
5.2.2.
Fuentes utilizadas en la investigación.................................................................................... 261
5.2.2.1.
Recolección de datos ..................................................................................................... 261
5.2.2.1.1.
Compradores constantes y ocasionales .................................................................. 261
5.2.2.1.2.
Compradores con comportamiento de queja ......................................................... 262
5.2.2.2.
Instrumentos de medida ............................................................................................... 263
5.2.2.2.1.
5.2.2.3.
5.2.3.
6.
Cuestionario .............................................................................................................. 263
Escalas de Likert ............................................................................................................ 264
5.2.2.3.1.
Estudio de compradores constantes y ocasionales .................................................... 266
5.2.2.3.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja ........................................... 270
Muestra. Características sociodemográficas ......................................................................... 274
5.2.3.1.
Estudio de compradores constantes ............................................................................ 274
5.2.3.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja ............................................ 276
ANÁLISIS DE DATOS Y RESULTADOS....................................................................................... 283
6.1.
Introducción a la técnica estadística utilizada. Ecuaciones estructurales ...................... 283
6.1.1.
Diferencias entre los MEE basados en covarianza (MBC) y en componentes (PLS) .................. 284
6.1.1.1.
Representación gráfica en PLS ........................................................................................ 287
6.1.1.2.
Modelo de factor principal. Indicadores reflectivos. ....................................................... 289
6.1.1.3.
Modelo de constructo latente agregado. Indicadores formativos. ................................. 290
6.1.2.
Funcionamiento de PLS ............................................................................................................. 291
6.1.2.1.
6.1.3.
Muestra requerida .......................................................................................................... 292
Análisis e interpretación de un modelo en PLS ......................................................................... 294
v
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
6.1.3.1.
Evaluación del modelo de medida en indicadores formativos ........................................ 295
6.1.3.2.
Evaluación del modelo de medida en indicadores reflectivos ........................................ 296
6.1.3.2.1.
Fiabilidad individual del ítem ..................................................................................... 296
6.1.3.2.3.
Validación discriminante ............................................................................................ 299
6.1.3.3.
2
6.1.3.3.1.
Varianza explicada de las variables endógenas (R ) ................................................... 300
6.1.3.3.2.
Los coeficientes path o pesos de regresión estandarizados ...................................... 301
6.1.3.3.3.
Niveles de significación de los coeficientes o pesos .................................................. 302
6.1.3.3.4.
Evaluación del modelo estructural. Medidas alternativas de bondad del ajuste....... 303
6.1.3.4.
Otros aspectos a tratar en el análisis............................................................................... 304
6.1.3.4.1.
Problema de sesgo de la varianza común .................................................................. 304
6.1.3.4.2.
Mediación .................................................................................................................. 304
6.1.3.4.3.
Constructos de segundo orden .................................................................................. 305
6.1.3.5.
6.2.
Análisis del Modelo Estructural ....................................................................................... 299
Resumen de análisis en PLS ............................................................................................. 306
Análisis de datos. ............................................................................................................ 307
6.2.1.
Estadísticos descriptivos ........................................................................................................... 311
6.2.1.1.
6.2.1.1.1.
Hábito, recompra, satisfacción, confirmación y utilidad ............................................ 311
6.2.1.1.2.
Valor........................................................................................................................... 314
6.2.1.1.3.
Calidad ....................................................................................................................... 316
6.2.1.2.
6.2.2.
Estudio de compradores constantes y ocasionales ......................................................... 311
Estudio de compradores con comportamiento de queja ................................................ 318
Análisis del modelo de medida. ................................................................................................ 321
6.2.2.1.
Fiabilidad del instrumento de medida y análisis de validez convergente ....................... 322
6.2.2.1.1.
Estudio de compradores constantes y ocasionales .................................................... 322
6.2.2.1.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja ........................................... 325
6.2.2.2.
Análisis de validez discriminante ..................................................................................... 327
6.2.2.2.1.
6.2.3.
Estudio de compradores constantes y ocasionales .................................................... 327
Análisis del modelo estructural ................................................................................................. 330
6.2.3.1.
Varianza explicada de las variables endógenas ............................................................... 330
6.2.3.1.1.
Estudio de compradores constantes y ocasionales .................................................... 330
6.2.3.1.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja ........................................... 332
6.2.3.2.
Coeficientes path o pesos de regresión estandarizados. Niveles de significación de los
coeficientes o pesos ........................................................................................................................... 332
6.2.3.2.1.
Estudio de compradores constantes y ocasionales .................................................... 332
6.2.3.2.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja ........................................... 333
6.2.3.3.
6.2.4.
Relevancia predictiva y bondad del ajuste ...................................................................... 334
6.2.3.3.1.
Estudio de compradores constantes y ocasionales .................................................... 334
6.2.3.3.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja ........................................... 335
Resumen del análisis ................................................................................................................. 336
6.2.4.1.
Modelo compradores constantes y ocasionales ............................................................. 336
6.2.4.1.1.
Análisis de factores marketing: calidad, valor satisfacción ........................................ 338
vi
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
6.2.4.1.2.
Análisis de factores basados en el modelo de confirmación de expectativas:
confirmación, utilidad, satisfacción y hábito ................................................................................. 339
6.2.4.2.
Modelo compradores con comportamiento de queja .................................................... 341
6.2.4.2.1.
Análisis de factores cognitivos: la justicia .................................................................. 343
6.2.4.2.2.
Análisis de factores emocionales: la influencia de las emociones en la satisfacción con
la recuperación del servicio, la confianza y la lealtad .................................................................... 343
6.2.4.2.3.
6.2.5.
7.
Análisis de factores específicos: confianza y recuperación del servicio ..................... 344
Hipótesis soportadas y no soportadas ...................................................................................... 346
6.2.5.1.
Hipótesis aceptadas y rechazadas: compradores constantes y ocasionales ................... 346
6.2.5.2.
Hipótesis aceptadas y rechazadas: compradores con comportamiento de queja .......... 347
CONCLUSIONES...................................................................................................................... 351
7.1.
Introducción .................................................................................................................... 351
7.1.
Evaluación de los objetivos propuestos de la investigación ............................................ 351
7.2.
Contribuciones de la investigación ................................................................................. 352
7.2.1.
Contribuciones teóricas y metodológicas ................................................................................. 352
7.2.2.
Contribuciones prácticas ........................................................................................................... 354
7.2.2.1.
Conclusiones generales. .................................................................................................. 354
7.2.2.1.1.
Mercado B2C y ciclo de vida del cliente ..................................................................... 354
7.2.2.1.2.
Aspectos sociodemográficos y de uso impulsores del comercio electrónico. ........... 357
7.2.2.2.
Conclusiones específicas: factores que influyen en la continuidad de uso del comercio
electrónico. Discusión de resultados e implicaciones para la gestión ................................................ 360
7.2.2.2.1.
Compradores constantes y ocasionales ..................................................................... 361
Factores que influyen directamente en la continuidad de compra .......................................... 362
Factores que influyen directamente en la satisfacción y otros factores indirectos .................. 364
7.2.2.2.2.
Compradores con comportamiento de queja ............................................................ 368
Análisis de los factores cognitivos: la justicia ............................................................................ 369
Análisis de las emociones, la confianza, la satisfacción, la lealtad y el boca–a–oreja ............... 371
7.3.
7.3.1.
Estudio descriptivo del comercio electrónico B2C en España ................................................... 375
7.3.2.
Compradores constantes y ocasionales .................................................................................... 375
7.3.3.
Compradores con comportamiento de queja ........................................................................... 376
7.4.
8.
Limitaciones de la investigación ..................................................................................... 374
Futuras líneas de investigación ....................................................................................... 376
BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................................ 381
vii
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
ÍNDICE DE GRÁFICOS
GRÁFICO 1. PROGRAMA DE TRABAJO ...................................................................................................................... 13
GRÁFICO 2. DISTRIBUCIÓN TEMPORAL DE FASES Y ACTIVIDADES ........................................................................... 16
GRÁFICO 3. MODELO DE DECISIÓN DE COMPRA ..................................................................................................... 19
GRÁFICO 4. VOLUMEN DE COMERCIO ELECTRÓNICO B2C (MILLONES DE EUROS) ................................................. 22
GRÁFICO 5. EVOLUCIÓN EN EL NÚMERO DE INTERNAUTAS COMPRADORES (%) ................................................... 23
GRÁFICO 6. EVOLUCIÓN DEL GASTO MEDIO POR COMPRADOR ............................................................................. 23
GRÁFICO 7. EVOLUCIÓN DEL NÚMERO DE INTERNAUTAS QUE COMPRAN EN INTERNET (MILLONES DE
INTERNAUTAS) ......................................................................................................................................................... 24
GRÁFICO 8. EVALUACIÓN OFERTA ESPAÑOLA EN COMERCIO ELECTRÓNICO (%) ................................................... 27
GRÁFICO 9. NIVEL DE ACUERDO SOBRE AFIRMACIONES RELACIONADAS CON INTERNET COMO MEDIO DE
COMPRA................................................................................................................................................................... 28
GRÁFICO 10. PRINCIPALES RAZONES POR LAS QUE HA COMPRADO EN EL ÚLTIMO AÑO PRODUCTOS/SERVICIOS A
TRAVÉS DE INTERNET EN LUGAR DE ACUDIR A UNA TIENDA FÍSICA (%) ................................................................. 29
GRÁFICO 11. MEJORAS PARA REALIZAR MÁS COMPRAS EN INTERNET EN EL FUTURO (%) .................................... 30
GRÁFICO 12. COMPRADORES RECURRENTE VS COMPRADORES RECIENTES (%)..................................................... 31
GRÁFICO 13. ANTIGÜEDAD EN USO DE INTERNET (%) ............................................................................................. 35
GRÁFICO 14. FRECUENCIA DE UTILIZACIÓN DE INTERNET (%) ................................................................................. 36
GRÁFICO 15. USO DE INTERNET RESPECTO AL AÑO ANTERIOR (%) ......................................................................... 36
GRÁFICO 16. LUGAR DE REALIZACIÓNDE COMPRAS POR INTERNET (RESPUESTA MÚLTIPLE – %) .......................... 37
GRÁFICO 17. FRECUENCIA DE COMPRA EN INTERNET (%) ...................................................................................... 38
GRÁFICO 18. SITIOS DE COMPRA EN INTERNET (RESPUESTA MÚLTIPLE– %) .......................................................... 39
GRÁFICO 19. ACCESO AL SITIO WEB EN EL QUE REALIZA LA COMPRA (RESPUESTA MÚLTIPLE) .............................. 40
GRÁFICO 20. FORMA DE PAGO PREFERIDA (RESP. MÚLTIPLE) (%) .......................................................................... 41
GRÁFICO 21. PORCENTAJE DE PAGO DE COMPRAS CON TARJETA DE CRÉDITO O DÉBITO (%) ............................... 42
GRÁFICO 22. ACTITUDES HACIA LOS RIESGOS DE LA COMPRA ON–LINE (MEDIA, ESCALA 1-7) .............................. 43
GRÁFICO 23. VENTAJAS DE LA COMPRA ON–LINE (%) ............................................................................................. 44
GRÁFICO 24. BIENES Y SERVICIOS COMPRADOS POR INTERNET EN EL 2010 (%) .................................................... 46
GRÁFICO 25. NÚMERO DE VECES QUE SE HA COMPRADO EN INTERNET (%) ......................................................... 46
GRÁFICO 26. PIRÁMIDE DE LAS NECESIDADES DE MASLOW (1970) ........................................................................ 55
GRÁFICO 27. MODELO DE ROGERS (1962). TEORÍA DE DIFUSIÓN DE LAS INNOVACIONES ..................................... 61
GRÁFICO 28. CURVA S DE ROGERS (1962) ............................................................................................................... 62
GRÁFICO 29. TEORÍA DE LA ACCIÓN RAZONADA (FISHBEIN Y AJZEN, 1975) ............................................................ 64
GRÁFICO 30. MODELO DE LA TEORÍA COGNITIVA SOCIAL (BANDURA, 1977, 1986, 1989) ...................................... 69
viii
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
GRÁFICO 31. TEORÍA DEL COMPORTAMIENTO PLANEADO (AJZEN, 1985) .............................................................. 72
GRÁFICO 32. MODELO DE ACEPTACIÓN DE LA TECNOLOGÍA (DAVIS, 1986) ........................................................... 75
GRÁFICO 33. EVOLUCIÓN CRONOLÓGICA DE TAM (HERNÁNDEZ-GARCÍA, 2012) ................................................... 78
GRÁFICO 34. MODELO DE ÉXITO DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN (DELONE Y MCLEAN, 2002, 2003) ............. 82
GRÁFICO 35. TEORÍA DESCOMPUESTA DEL COMPORTAMIENTO PLANEADO (TAYLOR Y TODD, 1995)................... 85
GRÁFICO 36. TEORÍA DEL AJUSTE ENTRE LA TAREA Y LA TECNOLOGÍA (GOODHUE Y THOMPSON, 1995) .............. 90
GRÁFICO 37. MODELO INTEGRADO DE TAM Y TTF (DISHAW Y STRONG, 1999) ...................................................... 93
GRÁFICO 38. TAM2 (VENKATESH Y DAVIS, 2000)..................................................................................................... 94
GRÁFICO 39.MODELO REVISADO DE ACEPTACIÓN DE LA TECNOLOGÍA, TAM3 (VENKATESH Y BALA, 2008) .......... 99
GRÁFICO 40. TEORÍA UNIFICADA DE LA ACEPTACIÓN Y USO DE LA TECNOLOGÍA, UTAUT (VENKATESH ET AL.,
2003) ...................................................................................................................................................................... 103
GRÁFICO 41. MODELO COMBINADO DE LA TTF Y UTAUT (ZHOU ET AL., 2010)..................................................... 105
GRÁFICO 42. UTAUT2 (VENKATESH ET AL., 2012) .................................................................................................. 107
GRÁFICO 43. MODELO COGNITIVO DE OLIVER (1980) ........................................................................................... 111
GRÁFICO 44. TEORÍA DE LA CONFIRMACIÓN DE EXPECTATIVAS (OLIVER, 1980)................................................... 112
GRÁFICO 45. MODELO COGNITIVO–AFECTIVO DE OLIVER (1989) ......................................................................... 116
GRÁFICO 46. MODELO DE LA CONFIRMACIÓN DE EXPECTATIVAS (BHATTACHERJEE, 2001) ................................. 118
GRÁFICO 47. MODELO EXTENDIDO DE LA CONTINUIDAD DE USO DE LAS TI (BHATTACHERJEE ET AL., 2008) ...... 123
GRÁFICO 48. EXTENSIÓN DE ECM EN EL DOMINIO DE LAS TI (HONG ET AL., 2006) .............................................. 125
GRÁFICO 49. MODELO DE CONTINUIDAD DE USO TAM–ECM–ECT (ROCA ET AL., 2006) ...................................... 127
GRÁFICO 50. MODELO BASADO EN TAM APLICADO A E–GOVERNMENT DE WANGPIPATWONG ET AL. (2008) ... 128
GRÁFICO 51. MODELO DE RECOMPRA EN COMERCIO ELECTRÓNICO DE CHEN (2012) ........................................ 130
GRÁFICO 52. MODELO BÁSICO DE LOS PROCESOS DE JUSTICIA (HEGTVEDT, 2006) .............................................. 134
GRÁFICO 53. PROCESO DE EVALUACIÓN DEL FALLO Y RESPUESTA DEL CONSUMIDOR (VÁZQUEZ ET AL., 2009) . 138
GRÁFICO 54. PROCESO DE GENERACIÓN DE EMOCIONES SEGÚN LAZARUS (1991) .............................................. 139
GRÁFICO 55. MODELO DEL PROCESO DE APRECIACIÓN COGNITIVA (SMITH Y KIRBY, 2000) ................................ 140
GRÁFICO 56. MODELO DE LA JERARQUÍA DEL VALOR (WOODRUFF, 1997) ........................................................... 150
GRÁFICO 57. MODELO DE FORMACIÓN DEL VALOR (AGARWAL Y TEAS, 2001) .................................................... 151
GRÁFICO 58. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS CON EL VALOR ....... 152
GRÁFICO 59. MODELO SERVQUAL (PARASURAMAN ET AL., 1985) ........................................................................ 158
GRÁFICO 60. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS CON LA CALIDAD .... 161
GRÁFICO 61. CONSTRUCTOS RELACIONADOS CON LA SATISFACCIÓN EN EL CONTEXTO DE CONTINUIDAD EN EL
USO DE TECNOLOGÍAS ........................................................................................................................................... 166
GRÁFICO 62. RELACIONES ENCONTRADAS ENTRE LOS CONSTRUCTOS CALIDAD, VALOR, SATISFACCIÓN E
INTENCIÓN DE CONDUCTA .................................................................................................................................... 171
ix
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
GRÁFICO 63. DETERMINANTES DE LA UTILIDAD PERCIBIDA EN COMERCIO ELECTRÓNICO (YI Y JIANG, 2007) ..... 175
GRÁFICO 64. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS CON LA UTILIDAD
PERCIBIDA. ............................................................................................................................................................. 177
GRÁFICO 65. FORMACIÓN DE LA CONFIRMACIÓN SEGÚN LA ECT ........................................................................ 186
GRÁFICO 66. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS CON LA
CONFIRMACIÓN ..................................................................................................................................................... 188
GRÁFICO 67. FORMACIÓN DEL HÁBITO (LIMAYEM ET AL., 2007) .......................................................................... 196
GRÁFICO 68. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS CON EL HÁBITO ...... 198
GRÁFICO 69. RELACIONES ENCONTRADAS ENTRE LOS UTILIDAD, HÁBITO, CONFIRMACIÓN, SATISFACCIÓN E
INTENCIÓN ............................................................................................................................................................. 201
GRÁFICO 70. FORMACIÓN DE LA JUSTICIA PERCIBIDA........................................................................................... 206
GRÁFICO 71. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS CON LA JUSTICIA
PERCIBIDA .............................................................................................................................................................. 207
GRÁFICO 72. MODELO DE FORMACIÓN DE LAS EMOCIONES (ROSEMAN, 1991) .................................................. 216
GRÁFICO 73. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADS CON LAS EMOCIONES
............................................................................................................................................................................... 218
GRÁFICO 74. DIMENSIONES DE LA CONFIANZA (TAN Y SUTHERLAND, 2004)........................................................ 225
GRÁFICO 75. ANTECEDENTES DE LA CONFIANZA EN COMERCIO ELECTRÓNICO (KIM ET AL., 2009D) .................. 226
GRÁFICO 76. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS CON LA CONFIANZA
............................................................................................................................................................................... 229
GRÁFICO 77. RELACIONES ENCONTRADAS ENTRE LOS CONSTRUCTOS JUSTICIA – EMOCIONES – CONFIANZA –
BOCA A OREJA........................................................................................................................................................ 235
GRÁFICO 78. HIPÓTESIS A ...................................................................................................................................... 240
GRÁFICO 79. HIPÓTESIS B ...................................................................................................................................... 240
GRÁFICO 80. FACTORES MÁRKETING DEL MODELO DE COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES .............. 242
GRÁFICO 81. DESARROLLO DE LOS FACTORES MÁRKETING EN COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES .. 245
GRÁFICO 82. FACTORES BASADOS EN EL MODELO DE CONFIRMACIÓN DE EXPECTATIVAS. COMPRADORES
CONSTANTES Y OCASIONALES ............................................................................................................................... 245
GRÁFICO 83. DESARROLLO DE LOS FACTORES DE CONFIRMACIÓN DE EXPECTATIVAS Y HÁBITO DEL MODELO DE
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES ..................................................................................................... 247
GRÁFICO 84. MODELO DE COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES ........................................................... 248
GRÁFICO 85. FACTORES COGNITIVOS EN COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA .......................... 249
GRÁFICO 86. DESARROLLO DE FACTORES COGNITIVOS EN COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
............................................................................................................................................................................... 250
GRÁFICO 87. FACTORES EMOCIONALES EN COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ...................... 251
GRÁFICO 88. DESARROLLO DE FACTORES EMOCIONALES Y ESPECÍFICOS EN COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA .............................................................................................................................. 254
GRÁFICO 89. MODELO DE COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ................................................. 255
GRÁFICO 90. REPRESENTACION GRAFICA DE UN MODELO GENÉRICO EN PLS ...................................................... 288
x
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
GRÁFICO 91. CONSTRUCTO EXÓGENO Y ENDÓGENO EN PLS ................................................................................ 289
GRÁFICO 92. MODELO DE CONSTRUCTO LATENTE COMÚN .................................................................................. 290
GRÁFICO 93. MODELO DE CONSTRUCTO LATENTE AGREGADO ............................................................................ 291
GRÁFICO 94. MODELO DE MEDIDA Y MODELO ESTRUCTURAL ............................................................................. 295
GRÁFICO 95. FIABILIDAD INDIVIDUAL EN ANÁLISIS DE MODELO DE MEDIDA ....................................................... 296
GRÁFICO 96. VALIDACIÓN CONVERGENTE EN ANÁLISIS DE MODELO DE MEDIDA ............................................... 298
GRÁFICO 97. VALIDACIÓN DISCRIMINANTE EN ANÁLISIS DE MODELO DE MEDIDA .............................................. 299
GRÁFICO 98. VARIANZA EXPLICADA (ANÁLISIS DEL MODELO ESTRUCTURAL) ....................................................... 300
GRÁFICO 99. COEFICIENTES PATH EN ANÁLISIS DEL MODELO ESTRUCTURAL ....................................................... 301
GRÁFICO 100. NIVELES DE SIGNIFICACIÓN DE LOS COEFICIENTES EN EL MODELO ESTRUCTURAL ....................... 302
GRÁFICO 101. MODELO DE COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES ......................................................... 309
GRÁFICO 102. MODELO DE COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ............................................... 310
GRÁFICO 103. RESUMEN DE MEDIAS Y DE DIFERENCIAS SIGNIFICATIVAS PARA LOS INDICADORES DE HÁBITO,
RECOMPRA, SATISFACCIÓN, CONFIRMACIÓN Y UTILIDAD .................................................................................... 314
GRÁFICO 104. RESUMEN DE MEDIAS Y DE DIFERENCIAS SIGNIFICATIVAS PARA LOS INDICADORES DE VALOR .... 316
GRÁFICO 105. RESUMEN DE MEDIAS Y DE DIFERENCIAS SIGNIFICATIVAS PARA LOS INDICADORES DE CALIDAD 318
GRÁFICO 106. RESULTADOS DEL MODELO. COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES ................................ 337
GRÁFICO 107. RESULTADOS DEL MODELO. CALIDAD–VALOR–SATISFACCIÓN. COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES ........................................................................................................................................................ 339
GRÁFICO 108: RESULTADOS DEL MODELO. CONFIRMACIÓN, UTILIDAD, SATISFACCIÓN Y HÁBITO. COMPRADORES
CONSTANTES Y OCASIONALES ............................................................................................................................... 340
GRÁFICO 109: RESULTADOS DEL MODELO. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ....................... 342
GRÁFICO 110: RESULTADOS DEL MODELO. JUSTICIA Y EMOCIONES. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE
QUEJA .................................................................................................................................................................... 343
GRÁFICO 111: RESULTADOS DEL MODELO. EMOCIONES, SATISFACCIÓN, CONFIANZA Y LEALTAD. COMPRADORES
CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ...................................................................................................................... 344
GRÁFICO 112: RESULTADOS DEL MODELO. SATISFACCIÓN CON RECUPERACIÓN DEL SERVICIO, CONFIANZA,
BOCA–A–OREJA Y SATISFACCIÓN ACUMULADA. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA .............. 345
GRÁFICO 113. CICLO DE VIDA DEL USUARIO DE COMERCIO ELECTRÓNICO .......................................................... 356
GRÁFICO 114. FACTORES GENERALES Y ESPECÍFICOS DE LAS CONCLUSIONES ...................................................... 356
xi
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
ÍNDICE DE TABLAS
TABLA 1. CODIFICACIÓN DE FASES Y ACTIVIDADES ................................................................................................. 16
TABLA 2. GASTO MEDIO ANUAL POR INDIVIDUO COMPRADOR. ............................................................................ 31
TABLA 3. DEFINICIONES DEL CONCEPTO DE VALOR............................................................................................... 148
TABLA 4. DEFINICIONES DE LA CALIDAD ................................................................................................................ 157
TABLA 5. DEFINICIONES DEL CONSTRUCTO SATISFACCIÓN ................................................................................... 164
TABLA 6. AUTORES QUE SOPORTAN LAS RELACIONES EXPUESTAS EN CALIDAD, VALOR, SATISFACCIÓN E
INTENCIÓN DE CONDUCTA .................................................................................................................................... 171
TABLA 7. DEFINICIONES DE LA UTILIDAD PERCIBIDA ............................................................................................. 173
TABLA 8. DEFINICIONES DEL CONCEPTO DE CONFIRMACIÓN ............................................................................... 184
TABLA 9. DEFINICIONES DEL CONCEPTO DE EXPECTATIVAS .................................................................................. 185
TABLA 10. DEFINICIONES DE HÁBITO RECOGIDAS POR KIM ET AL. (2005) ............................................................ 194
TABLA 11. AUTORES QUE SOPORTAN ENTRE UTILIDAD, HÁBITO, CONFIRMACIÓN, SATISFACCIÓN E INTENCIÓN202
TABLA 12. ELEMENTOS DE LOS DIFERENTES TIPOS DE JUSTICIA ........................................................................... 205
TABLA 13. DEFINICIONES DE LAS EMOCIONES....................................................................................................... 213
TABLA 14. DEFINICIONES DE CONFIANZA .............................................................................................................. 224
TABLA 15. AUTORES QUE SOPORTAN LAS RELACIONES JUSTICIA – EMOCIONES – CONFIANZA – BOCA A OREJA 235
TABLA 16. RESUMEN DE HIPÓTESIS PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES ......... 249
TABLA 17. HIPÓTESIS PARA COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ............................................... 256
TABLA 18. ESCALA DE LIKERT DE VALOR UTILIZADA PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES ........................................................................................................................................................ 267
TABLA 19. ESCALA DE LIKERT DE CALIDAD UTILIZADA PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES ........................................................................................................................................................ 268
TABLA 20. ESCALA DE LIKERT DE CONFIRMACIÓN PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES ........................................................................................................................................................ 269
TABLA 21. ESCALA DE LIKERT DE SATISFACCIÓN PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES ........................................................................................................................................................ 269
TABLA 22. ESCALA DE LIKERT DE UTILIDAD EMPLEADA PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES ........................................................................................................................................................ 269
TABLA 23. ESCALA DE LIKERT DE RECOMPRA UTILIZADA PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES ........................................................................................................................................................ 269
TABLA 24. ESCALA DE LIKERT DE HÁBITO UTILIZADA PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES ........................................................................................................................................................ 270
TABLA 25. ESCALA DE LIKERT DE JUSTICIA PARA LOS COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ........ 272
TABLA 26. ESCALA DE LIKERT DE SATISFACCIÓN CON LA RECUPERACIÓN DEL SERVICIO PARA LOS COMPRADORES
CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ...................................................................................................................... 272
TABLA 27. ESCALA DE LIKERT EMOCIONES POSITIVAS Y NEGATIVAS PARA LOS COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA .............................................................................................................................. 273
xii
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
TABLA 28. ESCALA DE LIKERT DE CONFIANZA PARA LOS COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ... 273
TABLA 29. ESCALA DE LIKERT DE LEALTAD CON LA RECUPERACIÓN DEL SERVICIO PARA LOS COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA .............................................................................................................................. 274
TABLA 30. ESCALA DE LIKERT DE BOCA–A–OREJA CON LA RECUPERACIÓN DEL SERVICIO PARA LOS
COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ........................................................................................... 274
TABLA 31. ESCALA DE LIKERT DE SATISFACCIÓN PARA LOS COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
............................................................................................................................................................................... 274
TABLA 32. CARACTERÍSTICAS DEMOGRÁFICAS DE LOS COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES ............... 275
TABLA 33. NÚMERO MEDIO DE COMPRAS Y GASTO MEDIO DE LOS COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
............................................................................................................................................................................... 276
TABLA 34. PERFIL SOCIODEMOGRÁFICO INTERNAUTAS CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ............................. 277
TABLA 35. PERFIL SOCIODEMOGRÁFICO INTERNAUTAS CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA (OCUPACIÓN) ...... 278
TABLA 36. PROBLEMAS EN LA COMPRA EN COMERCIO ELECTRÓNICO ................................................................. 278
TABLA 37. PRODUCTOS SOBRE LOS QUE SE FORMULARON RECLAMACIÓN ......................................................... 279
TABLA 38. TABLA DE GREEN................................................................................................................................... 293
TABLA 39: ANÁLISIS MODELO DE MEDIDA PARA INDICADORES FORMATIVOS ..................................................... 306
TABLA 40. ANÁLISIS MODELO DE MEDIDA PARA INDICADORES REFLECTIVOS ...................................................... 306
TABLA 41: ANÁLISIS DEL MODELO ESTRUCTURAL ................................................................................................. 307
TABLA 42: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO HÁBITO. MODELO DE COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES ........................................................................................................................................................ 311
TABLA 43: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO RECOMPRA. MODELO DE COMPRADORES
CONSTANTES Y OCASIONALES ............................................................................................................................... 312
TABLA 44: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO SATISFACCIÓN. MODELO DE COMPRADORES
CONSTANTES Y OCASIONALES ............................................................................................................................... 312
TABLA 45: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO CONFIRMACIÓN. MODELO DE COMPRADORES
CONSTANTES Y OCASIONALES ............................................................................................................................... 313
TABLA 46: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO UTILIDAD. MODELO DE COMPRADORES CONSTANTES
Y OCASIONALES...................................................................................................................................................... 313
TABLA 47: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO VALOR. MODELO DE COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES ........................................................................................................................................................ 316
TABLA 48: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO CALIDAD. MODELO DE COMPRADORES CONSTANTES
Y OCASIONALES...................................................................................................................................................... 317
TABLA 49: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO JUSTICIA. MODELO DE COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA .............................................................................................................................. 319
TABLA 50: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO EMOCIONES NEGATIVAS. MODELO DE
COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ........................................................................................... 319
TABLA 51: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO EMOCIONES POSITIVAS. MODELO DE COMPRADORES
CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ...................................................................................................................... 319
TABLA 52: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO SATISFACCIÓN CON LA RECUPERACIÓN DEL SERVICIO.
MODELO DE COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA....................................................................... 320
xiii
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
TABLA 53: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO CONFIANZA. MODELO DE COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA .............................................................................................................................. 320
TABLA 54: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO LEALTAD. MODELO DE COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA .............................................................................................................................. 321
TABLA 55: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO BOCA–A–OREJA MODELO DE COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA .............................................................................................................................. 321
TABLA 56: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO SATISFACCIÓN. MODELO DE COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA .............................................................................................................................. 321
TABLA 57: CARGAS FACTORIALES DE LOS INDICADORES. COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES ........... 322
TABLA 58: FIABILIDAD COMPUESTA, ALFA DE CRONBACH Y AVE. COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
............................................................................................................................................................................... 323
TABLA 59. ESTUDIO DEL SESGO DE MÉTODO COMÚN. COMPRADORES CONSTANTES ........................................ 324
TABLA 60. ESTUDIO DEL SESGO DE MÉTODO COMÚN. COMPRADORES. COMPRADORES OCASIONALES ............ 324
TABLA 61: FACTOR DE INFLACIÓN DE LA VARIANZA Y PESOS DEL CONSTRUCTO CALIDAD PERCIBIDA.
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES ..................................................................................................... 325
TABLA 62: CARGAS FACTORIALES DE LOS INDICADORES. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA . 326
TABLA 63: FIABILIDAD COMPUESTA, ALFA DE CRONBACH Y AVE. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE
QUEJA .................................................................................................................................................................... 326
TABLA 64. ESTUDIO DE COMMON METHOD BIAS. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ............ 327
TABLA 65: FACTOR DE INFLACIÓN DE LA VARIANZA Y PESOS DEL CONSTRUCTO JUSTICIA. COMPRADORES
CONSTANTES Y OCASIONALES ............................................................................................................................... 327
TABLA 66: ESTUDIO DE VALIDEZ DISCRIMINANTE. COMPRADORES CONSTANTES ............................................... 328
TABLA 67: ESTUDIO DE VALIDEZ DISCRIMINANTE. COMPRADORES OCASIONALES .............................................. 328
TABLA 68: ESTUDIO DE VALIDEZ DISCRIMINANTE. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA............ 329
TABLA 69: ESTUDIO DE VALIDEZ DISCRIMINANTE MEDIANTE TABLAS DE CORRELACIONES CRUZADAS.
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES ..................................................................................................... 330
TABLA 70: VARIANZA EXPLICADA DE LAS VARIABLES ENDÓGENAS. MODELO DE COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES ........................................................................................................................................................ 331
TABLA 71: EFECTO SOBRE LA VARIABLE DEPENDIENTE AL ELIMINAR UNA VARIABLE INDEPENDIENTE ................ 331
TABLA 72: VARIANZA EXPLICADA DE LAS VARIABLES ENDÓGENAS. MODELO DE COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA .............................................................................................................................. 332
TABLA 73: COEFICIENTES PATH Y T–ESTADÍSTICOS EN COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES .............. 333
TABLA 74: COEFICIENTES PATH Y T–ESTADÍSTICOS EN COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ..... 334
TABLA 75: RELEVANCIA PREDICTIVA DEL MODELO. COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES ................... 334
TABLA 76: BONDAD DE AJUSTE DEL MODELO. COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES ........................... 335
TABLA 77: RELEVANCIA PREDICTIVA DEL MODELO. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA .......... 335
TABLA 78: BONDAD DE AJUSTE DEL MODELO. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ................. 335
TABLA 79: HIPÓTESIS ACEPTADAS Y RECHAZADAS EN LA INVESTIGACIÓN. COMPRADORES CON CONSTANTES Y
OCASIONALES ........................................................................................................................................................ 346
xiv
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
TABLA 80: HIPÓTESIS ACEPTADAS Y RECHAZADAS EN LA INVESTIGACIÓN. COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA .............................................................................................................................. 347
TABLA 81: SEGMENTACIÓN POR VARIABLES SOCIODEMOGRÁFICAS Y DE USO DE LOS COMPRADORES
RECURRENTES OCASIONALES Y NOVELES .............................................................................................................. 358
TABLA 82: FACTORES QUE INFLUYEN EN LA CONTINUIDAD DE COMPRA, EN LA SATISFACCIÓN Y EN OTROS
FACTORES .............................................................................................................................................................. 361
TABLA 83: IMPLICACIONES PARA LA GESTIÓN EN COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES ...................... 368
TABLA 84: IMPLICACIONES PARA LA GESTIÓN EN COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA ............. 374
xv
ÍNDICE DE CONTENIDOS, GRÁFICOS, TABLAS Y ECUACIONES
ÍNDICE DE ECUACIONES
ECUACIÓN 1. MODELOS EXPERIMENTALES Y LINEALES …………………………………………….………………………………….…...58
ECUACIÓN 2. EXPRESIÓN ALGEBRAICA DE LA TEORÍA DE LA ACCIÓN RAZONADA……………………………..…………………65
ECUACIÓN 3. FORMULACIÓN ALGEBRAICA DE LA TPB…………………………………………………………………………………….…..72
ECUACIÓN 4. EXPRESIÓN ALGEBRAICA DEL MODELO DE ADOPCIÓN DE LA TECNOLOGÍA……………………………………75
ECUACIÓN 5. EXPRESIÓN ALGEBRAICA DE LA UTILIDAD PERCIBIDA………………………………………..………………………..…76
ECUACIÓN 6. EXPRESIÓN DE LA VARIANZA EXTRAÍDA MEDIA………………………………………………………………………..….298
ECUACIÓN 7. EXPRESIÓN ALGEBRAICA DE f2…………………………………………………………………..…………………………………301
ECUACIÓN 8. ECUACIÓN DE LA BONDAD DEL AJUSTE….………………………………………………………………………………….…303
ECUACIÓN 9. IMPACTO RELATIVO SOBRE LA INTENCIÓN DE COMPRA………………………………………………………………331
xvi
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
Introducción.
Planteamiento de la
investigación
1
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
2
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
1. Planteamiento de la investigación
1.1.
Introducción
Internet ha cambiado y está cambiando nuestra sociedad, introduciendo nuevas
maneras de producir, comunicarse y de relacionarse (Castells, 2000). Gracias al
desarrollo de las nuevas Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC), el tiempo
y la distancia dejan de ser obstáculos en las transacciones comerciales entre los
proveedores y consumidores. Las redes mundiales de información, como Internet, no
conocen fronteras y ello supone la expansión y diversificación de los mercados
mundiales. Esto implica que, las empresas están comenzando a usar Internet como un
nuevo canal de ventas, sustituyendo los canales de distribución tradicionales por tiendas
electrónicas en la Red.
El comercio electrónico permite a las empresas aumentar su área de influencia y de
desarrollo de negocio sin necesidad de tener que desarrollar una infraestructura física,
con los consecuentes ahorros de costes y aumento de productividad y eficiencia.
Mediante el comercio electrónico las empresas pueden aumentar su presencia en el
mercado tanto nacional como internacional. Además, contribuye al desarrollo de un
mercado único para las empresas y los consumidores al permitir comparaciones de
precios y características de los productos en cualquier momento y lugar.
Esta investigación centra su atención en el estudio de los factores determinantes en la
repetición del proceso de compra en el comercio electrónico entre particulares y
empresas, circunscribiéndose a los compradores españoles. El comercio electrónico es
de gran interés para la sociedad actual existiendo una capacidad de mejora en los
procesos y estrategias que aplican actualmente las organizaciones empresariales.
Adicionalmente, existe un amplio campo de investigación en este campo –especialmente
en lo referido a modelos y factores de adopción y de continuidad en el uso de las
tecnologías– que son relativamente recientes en la literatura científica.
Aunque el crecimiento de usuarios a nivel internacional ha sido rápido, el volumen de
ventas en línea todavía sigue siendo relativamente bajo en comparación con otras
alternativas de comercio tradicional. Se estima que la cifra de comercio electrónico entre
empresas y particulares en 2010 en España, algo más de 9.100 millones (Urueña et al.,
2011), supone menos del 1,5% del total del gasto familiar. Aun con estos bajos
volúmenes de compra, los consumidores están empezando a ser conscientes de los
3
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
beneficios de las compras en línea, que incluyen la conveniencia, el acceso a un mayor
número de productos, precios competitivos, y un mayor acceso a la información (Alba et
al., 1997; Jarvenpaa et al., 1997; Peterson et al., 1997). Sin embargo aún existen barreras
para la generalización del comercio electrónico entre los consumidores como la
percepción de falta de seguridad y privacidad y la falta de familiaridad con el medio
(Hoffman et al., 1996).
Además, las empresas están ofreciendo sus productos en Internet utilizando estrategias
basadas en sus experiencias, observaciones empíricas y, en buena medida, en la
intuición. Este planteamiento ha dado lugar a distintos modelos de negocio que podrían
mejorar su efectividad con una mejor base teórica. Hasta el momento, las expectativas
generadas por el comercio electrónico han sido muy superiores a los resultados
obtenidos (Consalves et al., 1999).
En este contexto, resulta fundamental estudiar los factores que determinan la repetición
del proceso de compra en Internet por parte de los usuarios finales. Con este fin, se
adopta como marco de referencia la teoría sobre comportamiento del consumidor. Así,
sobre la base de los modelos de comportamiento, continuidad en el uso de tecnologías y
adopción de innovaciones se pretende conocer cuáles son los factores que llevan a un
internauta a repetir el proceso de compra.
1.2.
Antecedentes
1.2.1. Teorías del comportamiento del consumidor
El gran potencial de Internet como canal de comunicación y comercialización convierte
la Red en la innovación tecnológica que más interés, tanto económico como social, ha
despertado durante las últimas décadas (Hoffman y Novak, 1996; Quelch y Klein, 1996;
Peterson, Balasubramanian y Bronnenberg, 1997). En este contexto, desde la literatura
en marketing se ha prestado especial atención al estudio de las variables que pueden
afectar al desarrollo del comercio electrónico y, en particular, a aquellos aspectos
vinculados con las características, percepciones y motivaciones de los consumidores.
El estudio del comportamiento de compra del consumidor incluye los actos que realizan
los individuos desde que sienten una necesidad hasta la búsqueda, compra, evaluación y
uso de productos, servicios e ideas que satisfagan sus necesidades (Schiffman y Kanuk,
1978).
4
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
Los primeros estudios sobre el comportamiento de compra del consumidor se realizan
en la década de los 50 del siglo pasado (Samuelson, 1953, 1956; Debreu, 1959, 1960;
Uzawa, 1960), lo que se ha dado en denominar Teoría Clásica del Comportamiento del
Consumidor. La teoría postula que las elecciones de los individuos dependen de sus
preferencias, buscando maximizar su satisfacción, sujeta a limitaciones presupuestarias.
A mediados de los 60, Becker (1965) incorpora por primera vez a la teoría del
comportamiento del consumidor planteamientos psicosociológicos, incluyendo el
tiempo disponible como elemento restrictivo en el consumo y la influencia familiar
como elemento fundamental en la decisión de compra.
A partir de los años 70 el conductismo adquiere una importante influencia para explicar
los estímulos–respuestas en las compras de los individuos. El marketing empieza a ser
considerado como una herramienta fundamental generadora de estímulos comerciales
que favorecerán las compras. Frente al enfoque conductista, la corriente de la psicología
cognitiva defiende el estudio de la mente humana para comprender la conducta
(Caparrós, 1984). Por tanto, las reacciones ante los estímulos comerciales dependerán
de los significados que la mente asocia a lo percibido.
También en los años 70, surge una corriente humanística cuyos principales exponentes
son Rogers (1962, 2003) y Maslow (1970). Surge el concepto de la Jerarquía de
Necesidades (Maslow, 1970) que fundamenta, en mucho, el desarrollo de la escuela
humanista en la administración y permite adentrarse en las causas que mueven a las
personas a trabajar en una empresa y a aportar parte de su vida a ella.
El concepto de jerarquía de necesidades de Maslow, planteado dentro de su teoría de la
personalidad indica una serie de necesidades que atañen a todo individuo y que se
encuentran organizadas de forma estructural, de acuerdo a una determinación biológica.
En la parte más baja de la estructura se ubican las necesidades más prioritarias y en la
superior las de menos prioridad. Así pues, dentro de esta estructura, al ser satisfechas
las necesidades de determinado nivel, el individuo no se torna apático sino que más bien
encuentra en las necesidades del siguiente nivel su meta próxima de satisfacción.
También
existen
otros
factores
condicionantes
–externos
e
internos–
del
comportamiento del consumidor que es necesario estudiar para un mejor conocimiento
del comportamiento de compra.
5
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
Diversos autores han estudiado las variables de entorno como condicionantes externos
del comportamiento de compra. Algunas de estas variables son:

El entorno de la demanda: la evolución de las variables económicas (Alonso y
Grande, 2004) influyen en el consumo de los individuos: la renta es un
condicionante esencial que determina en buena medida el consumo de los
hogares y empresas.

La cultura: el factor cultural está presente en buena parte de las teorías sobre el
comportamiento del consumidor, que influye en los hábitos de socialización
(Nicosia, 1966; Howard y Sheth, 1969; Dussart, 1983; Assael, 1987).

Los grupos de referencia: son los individuos que sirven como referencia para
una persona en la formación de sus valores, actitudes y comportamientos
(Foxall, Goldsmith y Brown, 2002).
Los condicionantes internos están determinados por variables de dimensiones
individuales–psicológicas que afectan al consumo. Entre estos factores están:

Las necesidades y motivaciones se definen como el sentimiento de privación
experimentado por un individuo, que intenta reducirlo en la búsqueda de su
propio bienestar (Vázquez et al., 2002). Los motivos son las razones que explican
la conducta del consumo (Maslow, 1970). Las teorías más recientes apuntan a
que existen dos grupos de factores diferenciales motivadores (Deci y Ryan,
1985): unos de naturaleza intrínseca y motivadores per se, y otros factores
extrínsecos cuyo origen se encuentra en fuentes externas al individuo.

El aprendizaje del consumidor: el aprendizaje puede reducirse al proceso
mediante el cual los individuos adquieren el conocimiento de compra y consumo
y la experiencia que aplicarán a un comportamiento futuro con este fin
(Schiffman y Kanuk, 1997).

La personalidad (Kotler, 1984) es el conjunto de características del individuo, de
naturaleza compleja, que afectan de modo consistente y duradero al
comportamiento.

Las actitudes (Fishbein y Ajzen, 1973) son una predisposición general, favorable
o desfavorable, respecto de un objeto. De esta manera influyen en los procesos
de evaluación de productos, marcas, servicios. Los modelos utilizados en esta
investigación toman su punto de partida en estos trabajos.
6
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
1.2.2. Modelos de adopción de comercio electrónico
Gran parte de los modelos de adopción y recompra de comercio electrónico tienen su
base en la Teoría de la Difusión de la Innovación (en adelante IDT) y en el Modelo de
Aceptación de Tecnología (en adelante TAM).
Sobre la base de la Teoría de la Acción Razonada (1980), TAM fue diseñado para explicar
los factores determinantes de la aceptación de los usuarios de distintas tecnologías de la
información (Davis, 1989). El modelo sostiene que la percepción de utilidad y la
facilidad de uso percibida son los factores determinantes para la utilización de un
sistema tecnológico.
Otra teoría base para muchos modelos es la IDT (Rogers, 1962, 1976, 1983, 1995).
Según Rogers las nuevas ideas o innovaciones se mueven lentamente a través de grupos
sociales. A medida que el número de individuos (los adoptantes) experimentan la
innovación, la difusión de la misma se mueve de manera más rápida hasta que el
número de adoptantes alcanza una masa crítica.
TAM e IDT se encuentran entre las teorías que más han influido en la explicación y
predicción de adopción y uso de tecnologías y han sido validadas con gran éxito en un
gran número de estudios empíricos. TAM, en particular, ha sido utilizado con frecuencia
para estudiar la aceptación de Internet y de distintos servicios, incluido la aceptación y
el uso del comercio electrónico (Gefen y Straub, 1997, 2000).
Basado en TAM e IDT, adaptándolo al comercio electrónico e integrándolo con otras
teorías de aceptación y difusión para mejorar su potencia predictiva y explicativa Chen
et al. (2002) desarrollan un modelo de aceptación del comercio electrónico. Para Chen,
los cinco factores críticos de éxito que predicen la adopción del consumidor del
comercio electrónico son la oferta de productos, la facilidad de uso de la tienda virtual,
la percepción de confianza, la percepción de utilidad, la percepción de facilidad de uso, y
la percepción de calidad del servicio. Zhou et al. (2007) publicaron un compendio de los
distintos modelos desarrollados bajo TAM e IDT.
1.2.3. El papel de las actitudes, la tecnología y la orientación al consumidor en el
comercio electrónico B2C
Tomando como base la literatura tradicional sobre comportamiento del consumidor,
diversos autores han analizado el papel de las actitudes, los aspectos tecnológicos y la
7
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
orientación hacia el consumidor en el proceso de adopción del comercio electrónico. Así
tenemos que:

En cuanto a las actitudes, la influencia sobre la intención de compra electrónica
ha sido contrastada por numerosas investigaciones sustentadas en la Teoría de
la Acción Razonada y del Comportamiento Planeado (Gentry y Calantone, 2002;
Khalifa y Cheng, 2002), así como en el Modelo de Aceptación de la Tecnología
(Gentry y Calantone, 2002; Van der Heijden et al., 2003).

Por otra parte, sobre la base de los modelos anteriores diversos autores han
observado un efecto directo de las actitudes sobre la adopción efectiva del
comercio virtual (Fenech y O’Cass, 2001; O’Cass y Fenech, 2003; Shih, 2004).

Desde otros enfoques teóricos diferentes, diversas investigaciones respaldan
también la existencia de una relación significativa entre las actitudes hacia el
comercio electrónico y la intención de compra en Internet (Podlogar, 1998; Cho,
2004) y el desarrollo efectivo de dicha conducta (Eastlick y Lotz, 1999; Fenech y
O’Cass, 2001; O’Cass y Fenech, 2003).

Finalmente, algunos autores observan que la intención de compra a través de la
Red está asociada a actitudes positivas hacia los ordenadores y hacia el comercio
electrónico. Así mismo, contrastan que los compradores a través de Internet
tienen actitudes más positivas hacia el marketing directo y la publicidad que los
no compradores (Crisp, Jarvenpaa y Todd, 1997).
En cuanto a los aspectos tecnológicos, existen dos líneas de aproximación (Jarvenpaa y
Todd, 1997).

Los
estudios
con
enfoque
tecnológico
que
explican
y
predicen
el
comportamiento del consumidor examinando las características de la interfaz de
usuario y la usabilidad, para interactuar con los usuarios, teniendo también en
cuenta las medidas de seguridad (Alba et al., 1997).

Los estudios que, centrándose en la tecnología, consideran que los principales
obstáculos de la compra en línea provienen de un uso improductivo de la
tecnología.
El tercer factor, la orientación hacia el consumidor (Jarvenpaa y Todd, 1997) se centra
en la opinión de los consumidores acerca de sus creencias principales sobre la compra
on–line. Entre estas creencias se encuentran la percepción de los consumidores sobre
los productos, la calidad de los mismos, la confianza, y la experiencia de compra. La
8
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
visión sobre el consumidor también considera que las variables sociodemográficas
juegan un papel importante en la determinación de la aceptación del consumidor del
comercio electrónico.
1.2.4. Modelos de continuidad de utilización en comercio electrónico
El comportamiento de post–adopción representa la siguiente fase a la adopción inicial
de una tecnología. Un tipo concreto de comportamiento de post–adopción es la
continuidad de uso, que aplicada a los consumidores en comercio electrónico
denominaremos continuidad en el uso del comercio electrónico. La importancia de
distinguir entre el uso inicial de tecnologías (aceptación) y el uso continuado de las
mismas (continuidad) fue subrayada por Bhattacherjee (2001b) como un factor clave
para estudiar el éxito de los SI, acuñando así el término de post–adopción en referencia
a los comportamientos que tienen lugar pasada la fase inicial de adopción. Existen
menos modelos en la literatura científica que expliquen la intención de recompra frente
al estudiado fenómeno de la adopción.
El punto de partida de los modelos de continuidad puede situarse en la Teoría de la
Disonancia Cognitiva, que señala las claves están en conceptos como la satisfacción y la
confirmación, presentes en muchas investigaciones sobre continuidad de uso de las
tecnologías. Posteriormente la Teoría de la Confirmación de Expectativas (Oliver, 1980)
evoluciona hacia el Modelo de la Confirmación de Expectativas (Bhattacherjee, 2001),
que explica los factores determinantes de la intención de continuidad de compra para
una amplia gama de productos y servicios en distintos contextos. Basado en la Teoría de
la Confirmación de las Expectativas y en la literatura científica sobre decisión de compra
del consumidor. Según el modelo los factores claves de intención de recompra en
comercio electrónico son la satisfacción, la utilidad percibida y los incentivos de
fidelización.
El Modelo de la Confirmación de Expectativas surge a partir de TAM (Davis, 1989; Davis
et al., 1989), y la Teoría de la Confirmación de Expectativas (ECT) (Oliver, 1980),
tomando elementos de ambas. De TAM se recoge la utilidad percibida y la integra en el
contexto de la continuidad de uso de los Sistemas de Información (SI), mientras adapta
ECT al contexto de los Sistemas de Información, asumiendo que las decisiones de
continuidad de uso de SI son similares a las decisiones de continuidad en lautilización de
los consumidores. Bajo este punto de partida, el Modelo de la Confirmación de
9
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
Expectativas (Bhattacherjee, 2001) sostiene que la intención de un individuo para
continuar en el uso del comercio electrónico depende de tres variables:

El nivel de satisfacción del usuario con los sistemas de información.

El grado de confirmación de las expectativas del comprador.

Las expectativas posteriores a la compra, representadas por la utilidad
percibida.
Por último se podría introducir una última línea de modelos de continuidad tras la
recuperación de servicio, también denominados como modelos del comportamiento de
queja. Este tipo de modelos contiene elementos como la justicia, las emociones
generadas durante el proceso o la confianza como elemento bajo cuya recuperación
permitirá de nuevo que el consumidor realice compras de nuevo.
1.3.
Formulación de la investigación
En este epígrafe se justifica el tema de investigación, dada su importancia económica y
social, se plantean los objetivos principales y secundarios de la investigación y se
establece una metodología general y un programa de trabajo que permitan alcanzar los
objetivos especificados.
1.3.1. Justificación del tema
De los datos de la introducción, parece claro que la adopción y utilización del Comercio
Electrónico por parte de los ciudadanos españoles supone aún un porcentaje bajo del
gasto de los individuos.
Por tanto, parece que los directivos de las empresas que operan a través de Internet
tienen problemas evidentes para que un ciudadano adopte y vuelva a repetir su compra
a través de la Red. Por otra parte, y tal como se ha indicado anteriormente, no se están
cumpliendo las previsiones sobre el crecimiento del comercio electrónico lo que
evidencia que existe todavía un amplio margen de investigación en modelos explicativos
de utilización del comercio electrónico.
Consecuentemente, existen beneficios teóricos, prácticos y también para el desarrollo de
futuras investigaciones, que justifican la realización de esta investigación. Desde el
punto de vista teórico esta investigación puede aportar conocimiento científico sobre los
factores que influyen en la continuidad de utilización del comercio electrónico por los
10
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
individuos. Desde un punto de vista práctico, el resultado de esta investigación puede
entregar evidencias importantes que ayuden en la definición de estrategias de las
organizaciones que ponen sus productos a disposición de los internautas en la Red.
1.3.2. Planteamiento del problema de investigación
La venta a través de Internet es de interés para casi cualquier empresa,
independientemente de su tamaño y del catálogo de productos o servicios que ofrezca
por las posibilidades que ofrece para las organizaciones para expandir su negocio al
mundo sin limitaciones de horarios comerciales. La investigación planteada y el
conocimiento generado pueden, por tanto, ayudar a empresas de una variada tipología a
tomar decisiones importantes para conseguir un canal on-line más optimizado.
Consecuentemente, esta investigación centra su esfuerzo en los siguientes aspectos:

Comprender cuáles son los factores que influyen en que un internauta que ha
comprado vuelva a comprar en Internet.

Determinar cómo se relacionan los factores antes mencionados con los objetivos
buscados en cualquier organización a través de la gestión del conocimiento.

Finalmente, determinar qué relación existe entre los factores que influencian en
la continuidad de uso del comercio electrónico.
Se estima que esta investigación habilitará al autor para presentar y validar modelos
que sirvan de guía a las empresas utilizan Internet como canal de venta (y a las que en
estos momentos se están planteando llevarlo a cabo) con el objetivo de que estas
organizaciones obtengan mejores resultados en la interacción con sus clientes,
consiguiendo mejoras en las tasas de compra.
1.3.3. Objetivos de la investigación
1.3.3.1.
Objetivo principal
El objetivo principal de esta investigación es proponer factores que influyan en la
repetición del proceso de compra en Internet -validando los modelos de
comportamiento de compra necesarios- de tal manera que dichos factores sirvan para
apoyar la formulación de estrategias, herramientas de gestión y nuevos procesos en
comercio electrónico para así incentivar la repetición de los procesos de compra en
comercio electrónico B2C entre empresas y particulares. El modelo identificará los
11
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
factores clave que influyen en los individuos para que, siendo ya compradores, vuelvan a
repetir el proceso de compra.
Para el conjunto de los modelos analizados en la investigación se estudiará la relevancia
de las variables explicativas de los mismos, así como la conveniencia de incluirlos en el
modelo a validar en este trabajo. Una vez argumentada la elección de las variables, se
plantearán las hipótesis consideradas en la investigación.
1.3.3.2.
Objetivos secundarios
Se plantean los siguientes objetivos secundarios:

Revisar la situación actual del Comercio Electrónico en España desde un punto
de vista de la demanda, utilizando fuentes contrastadas y aceptadas,
caracterizando en la medida de lo posible a los internautas compradores.
Realizar un análisis de la madurez de este mercado.

Realizar una revisión bibliográfica relativa a los modelos de adopción y
continuidad en el uso de tecnologías, así como de la relacionada con la adopción
y uso de sistemas de comercio electrónico B2C.

Tras la revisión bibliográfica anterior, identificar las variables a emplear en el
modelo de investigación. Operacionalizar dichos constructos para determinar
los factores que influyen en la intención de uso de estos sistemas.

Formular los modelos estructurales necesarios así como las hipótesis de la
investigación. Crear un instrumento de medida válido que permita contrastar las
hipótesis planteadas.

Obtener una muestra representativa.

Analizar los datos obtenidos para realizar la validación estadística de los
modelos teorizados y contrastar las hipótesis. Plantear las conclusiones
derivadas del análisis, tratando de dar explicación, ayudado por la literatura
existente, a los fenómenos no contemplados en los modelos teóricos iniciales.

Exponer las limitaciones observadas en la investigación y plantear futuras líneas
de actuación investigadora a partir de las conclusiones extraídas.
12
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
1.4.
Programa, metodología y cronograma
1.4.1. Programa de trabajo
Para dar cumplimiento a los objetivos planteados anteriormente se estima adecuado
seguir
el
programa
de
trabajo
que
se
muestra
en
el
gráfico
FASE I: ESTUDIO TEÓRICO
Planteamiento de la investigación.
Desarrollo de marco teórico sobre comercio electrónico. Trabajo conceptual
sobre modelos teóricos de adopción y compra en Comercio Electrónico B2C.
FASE II: TRABAJO EMPÍRICO
Trabajo conceptual sobre factores relevantes que inciden en la compra y en la
recompra en Comercio Electrónico B2C.
Diseño de instrumentos de evaluación para
validar las relaciones descritas en las
hipótesis del modelo.
Preparación de un modelo estructural
conteniendo las hipótesis y las relaciones
descritas por ellas.
Aplicación de los instrumentos de
evaluación a una muestra seleccionada
para evaluar las hipótesis planteadas.
FASE III: DESCRIPCIÓN DE RESULTADOS
Análisis de los datos obtenidos en la
evaluación.
Formulación de un modelo práctico que contenga los resultados de la
investigación en apoyo a la formulación de estrategis de Comercio
Electrónico.
Discusión de resultados
Descripción de las implicaciones de la investigación.
Desarrollo de las conclusiones
GRÁFICO 1. PROGRAMA DE TRABAJO
13
1.
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
1.4.2. Metodología a utilizar
La metodología que se puede desprender del programa de trabajo descrito en el gráfico
1 se detalla a continuación:
I.
Fase I. Estudio Teórico
a. Desarrollo de marco teórico sobre el comercio electrónico: consistirá en
establecer las bases teóricas sobre las que se sustenta conceptualmente
la investigación, revisando la literatura científica más relevante.
b. Trabajo conceptual sobre modelos de comercio electrónico B2C
existentes: estudio de los modelos de adopción y continuidad de
utilización en comercio electrónico B2C existentes en la literatura
científica analizando los resultados obtenidos y utilizándolos como
punto de partida para la realización de esta tesis.
c. Trabajo conceptual sobre los factores relevantes de compra y recompra
en comercio electrónico B2C: este epígrafe presentará un estudio sobre
los factores (desde el punto de vista de la psicología, el marketing, el
consumidor,…) que se consideran relevantes como catalizadores en la
compra electrónica.
II.
Fase II. Trabajo Empírico.
a. Preparación de los modelos estructurales: consiste en el diseño de los
modelos que muestra los elementos y relaciones que interesa medir,
incluyendo la identificación de constructos de interés, la identificación de
relaciones entre constructos sobre las cuales se establecen las hipótesis y
la definición de indicadores que permiten medir los constructos
identificados.
b. Diseño del instrumento de medida. Comprende los siguientes pasos:
(1) La creación del cuestionario a emplear como herramienta de
validación, a partir de medidas de los constructos planteados que
hayan sido previamente validados por la literatura existente. En caso
necesario, se plantearán los nuevos ítems necesarios para poder
medir los constructos que no dispongan de aparato de medida. A
partir de la creación del cuestionario se medirá la validez del mismo
sometiéndolo al análisis de expertos y/o a experimentos previos que
permitan realizar un refinamiento de dicho cuestionario.
14
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
(2) Posteriormente se seleccionarán el espacio muestral y metodología
de recolección de datos, la distribución del cuestionario y la recogida
de datos.
c. Análisis estadístico de datos: ayudado por el empleo de paquetes de
software de análisis estadísticos (acorde a la metodología de análisis), se
realizará un análisis de los resultados de las muestras recolectados en la
etapa anterior, incluyendo la recopilación de los datos y transformación
a un formato legible por el paquete seleccionado y la eliminación de
datos incompletos. Posteriormente se realizará el filtrado de datos no
relevantes o erróneos (y estudio de los mismos para observar su
influencia en los resultados obtenidos). A continuación se realizará el
análisis estadístico de los datos incluyendo, entre otros, el análisis de
fiabilidad, la validación (convergente y discriminante) de los modelos
propuestos y el contraste y validación de hipótesis.
III.
Fase III. Descripción de Resultados
a. Formulación de los modelos: a partir del análisis de datos y el contraste
de hipótesis, se plantearán los modelos finales resultado de la
observación del fenómeno de estudio.
b. Discusión de resultados: exposición de los resultados obtenidos tras el
análisis, atendiendo a la explicación de las hipótesis probadas y las
rechazadas. Asimismo, se ofrecerán posibles explicaciones a los
fenómenos observados.
c. Implicaciones de la investigación: planteamiento de las consecuencias
relevantes que la investigación presente para investigaciones similares
y/o futuras, así como las limitaciones sufridas.
d. Preparación de las conclusiones: contendrá las conclusiones del trabajo,
las limitaciones del mismo y las posibles líneas de investigación.
1.4.3. Cronograma de trabajo
El trabajo de investigación y las actividades descritas se organizarán conforme al
esquema de la tabla 1.
15
CAPÍTULO 1
Introducción. Planteamiento de la Investigación
FASE
ACTIVIDAD
CÓDIGO
F.I.
Fase I Estudio
Teórico
Fase II Trabajo
Empírico
Marco teórico sobre comercio electrónico B2C
Trabajo conceptual sobre factores relevantes en
la adopción del comercio electrónico
Trabajo conceptual sobre modelos de comercio
electrónico
F.II.
I.a.
I.b.
I.c.
Modelo estructural
II.a.
Diseño de instrumento de investigación
II.b.
Aplicación de instrumento
II.c.
Análisis de datos
II.d.
F.III.
Fase III
Descripción de
Resultados
Formulación de modelo práctico
III.a.
Discusión de resultados
III.b.
Implicaciones de la investigación
III.c.
Conclusiones
III.d.
Redacción del informe final de la Tesis Doctoral
TABLA 1. CODIFICACIÓN DE FASES Y ACTIVIDADES
Red.
La distribución temporal de cada una de las fases y actividades se presenta en el
siguiente cronograma del gráfico 2:
Fase
F.I.
F.II.
F.III.
Redacción
2008
2009
2010
2011
2012
Actividad N D E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D E F M A M J J
I.a.
I.b.
I.c.
II.a.
II.b.
II.c.
II.d.
III.a.
III.b.
III.c.
III.d.
Red.
GRÁFICO 2. DISTRIBUCIÓN TEMPORAL DE FASES Y ACTIVIDADES
16
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
El Comercio Electrónico en
España. Caracterización de
los internautas
compradores
17
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
18
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
2. El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los
internautas compradores
Las diferencias entre los distintos tipos de compradores según sus patrones de
comportamiento (Gázquez y Sánchez, 2007) hace necesario que las organizaciones
desarrollen diferentes estrategias y modelos que permitan ofrecer a sus segmentos
objetivo una oferta adaptada a las necesidades de los consumidores (McKercher y Cros,
2003). Para alcanzar a los clientes objetivo es vital para las compañías entender la
naturaleza y heterogeneidad de las preferencias de los consumidores, en un entorno sin
fronteras geográficas como Internet (Bhatnagar y Gose, 2004).
Esta investigación centra su ámbito en los compradores que ya han adquirido bienes y
servicios por Internet, intentando comprender los factores que inciden en la recompra y
que serán analizados en posteriores capítulos. Como primer paso para llegar a este
objetivo se considera necesario realizar una investigación descriptiva y exploratoria del
estado del comercio electrónico B2C en España analizando distintos segmentos de
internautas compradores así como las diferencias sociodemográficas y de usos entre
estos segmentos.
Utilizamos como punto de inicio el modelo clásico de decisión de compra en cinco pasos
(reconocer la necesidad, buscar información, evaluar, tomar la decisión de compra y el
comportamiento posterior a la compra) de Kotler (2000) que es una herramienta básica
para entender los comportamientos y necesidades de los clientes (gráfico 3).
GRÁFICO 3. MODELO DE DECISIÓN DE COMPRA
En este modelo, una vez realizada la compra el proceso de decisión de compra continúa.
Tras la realización de la compra y en el comportamiento posterior a la misma pueden
ocurrir dos situaciones básicas: que los clientes estén, en mayor o menor medida
satisfechos o que, debido a la insatisfacción generada con el producto o servicio los
clientes lleven a cabo acciones de queja (Kotler y Armstrong, 2005).
19
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
En línea con otras investigaciones sobre comercio electrónico aplicadas al consumidor
final, el criterio para seleccionar un internauta como comprador es haber adquirido
algún producto o servicio a través de Internet durante el último año –en nuestro caso,
aquellos que realizaron compras en el año 2010– y en años anteriores en alguna ocasión
(Blasco y Gil Saura, 2011; Ha y Stoel, 2004; Huang y Oppewal, 2006)
Utilizando estos criterios en este capítulo se realiza una segmentación de los internautas
compradores en tres grupos:

Compradores noveles: son aquellos compradores que adquirieron productos y
servicios por primera vez en Internet en 2010, es decir acaban de adoptar el
comercio electrónico.

Compradores recurrentes: son aquellos compradores que, adquiriendo
productos y servicios en Internet en 2010, habían comprado anteriormente (en
el año anterior y/o en años anteriores) en alguna ocasión.

Compradores con comportamiento de queja: aquellos compradores que han
presentado alguna queja o reclamación sobre productos o servicios adquiridos
en 2010.
Posteriormente, el resto de la investigación se centrará en los modelos y factores que
explican la continuidad en el uso del comercio electrónico; es decir, en los compradores
recurrentes y los que han tenido comportamiento de queja. En capítulos posteriores los
compradores recurrentes serán divididos en dos grupos: compradores constantes (para
el ámbito de esta investigación los que compraron al menos en 2010 y 2009) y
compradores ocasionales (compraron en 2010 y, al menos en alguna ocasión anterior a
2009, sin comprar en 2009).
El capítulo presenta dos partes claramente diferenciadas. En primer lugar se describen
algunas magnitudes básicas de la situación del comercio electrónico Business–To–
Consumer (B2C) en España. En la segunda parte se presentan las diferencias entre los
compradores constantes, principal interés de este trabajo, frente a los compradores
noveles, destacando las diferencias de perfiles y usos. Para ello se han segmentado los
internautas en los dos grupos mencionados, realizando el análisis estadístico y de
resultados descriptivo. Se profundiza, entre otros, en los siguientes aspectos:

Lugar de acceso a la compra.

Frecuencia de compra on–line.

Acceso a la tienda virtual.
20
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores

Medios de pago utilizados.

Pago con tarjeta de crédito/débito.

Actitudes hacia la compra on–line.
Por tanto esta primera investigación es un estudio cuantitativo de naturaleza
descriptiva y de fuentes secundarias sobre el comercio electrónico en España
–utilizando una muestra de sobre un panel de hogares sobre la que se ha realizado un
procesamiento específico de los datos–, desde el punto de vista de la demanda y con
carácter exploratorio.
Para los datos presentados en este capítulo se utilizó una base de datos existentes de un
organismo público que publica datos oficiales sobre comercio electrónico en España. El
trabajo de campo sobre una muestra neta de 1.153 compradores se realizó entre abril y
mayo de 2.011 sobre aspectos de compra realizados en el año 2010. De esta muestra se
seleccionó los panelistas de los que se disponía de información de compra en años
anteriores.
2.1.
El comercio electrónico B2C en España
En un contexto económico adverso, el sector de comercio electrónico B2C en España ha
tenido un comportamiento positivo durante el año 2010.
A fin de obtener una idea global del comercio electrónico B2C a nivel nacional en el
presente capítulo se presentarán en un primer apartado las grandes cifras del volumen
del comercio electrónico en España en el año 2010.
2.1.1. El volumen del comercio electrónico B2C en España en 2010
La cifra estimada del volumen total del sector es de 9.114 millones de euros (gráfico 4),
lo que supone un incremento respecto a 2009 del 17,4%, el mayor incremento anual
registrado en los últimos años (Urueña et al., 2011d).
21
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
GRÁFICO 4. VOLUMEN DE COMERCIO ELECTRÓNICO B2C (MILLONES DE EUROS)
Este crecimiento es la resultante de la evolución de tres variables principales:

Número de internautas.

Proporción de internautas que realizan compras on–line.

Gasto medio por comprador.
A continuación se detalla (ver gráfico 5 y gráfico 6) de forma resumida en qué medida
cada una de las variables principales ha contribuido a la cifra de comercio electrónico, si
bien en los siguientes apartados del informe se realizará un análisis detallado de cada
una de ellas (Urueña et al., 2011d):

El crecimiento en el porcentaje total de internautas en 2010 aumenta 1,1
puntos porcentuales pasando del 64% en 2009 al 65,1% actual.

La proporción de internautas que realiza compras on–line en el último año
registra un ligero aumento respecto al año anterior: los compradores a
través de Internet han pasado de un 41,5% en 2009 a 43,1% en 2010 (del
total de internautas), lo que supone un incremento de 1,6 puntos
porcentuales con respecto al año anterior.

El número absoluto de internautas compradores se ha visto aumentado en
un 5,8% pasando de 10,4 a 11 millones de individuos.

El incremento observado en el volumen de comercio electrónico B2C de 2010 no se
debe tanto al incremento del número de internautas y de internautas compradores,
22
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
sino sobre todo al importante incremento del gasto anual medio por internauta
comprador. El gasto medio anual por individuo comprador se incrementa un 10,9%,
pasando de 749€ a 831€ en 2010, a diferencia de años anteriores en los que el
principal motor era el aumento del porcentaje de internautas y de compradores.
GRÁFICO 5. EVOLUCIÓN EN EL NÚMERO DE INTERNAUTAS COMPRADORES (%)
GRÁFICO 6. EVOLUCIÓN DEL GASTO MEDIO POR COMPRADOR
23
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
2.2.
Internautas y compradores on-line
En España durante 2010 se registraron 25,4 millones de internautas, un 65,1% de la
población española mayor de 15 años, que se traduce en un incremento de 1,1 puntos
porcentuales (p.p.) con respecto a 2009 (Urueña et al., 2011c y 2011d). Tras el
crecimiento sostenido de la población internauta durante 2010 subyace un relevante
cambio en el perfil global del usuario de Internet en nuestro país:

Se incrementa el uso de la Red por parte de grupos de población diferentes al
perfil característico del internauta tradicional: jóvenes entre 15 y 24 años y
mayores de 50 años.

Por otro lado, se registra un mayor uso de Internet en poblaciones de menos
de 10.000 habitantes y entre clases sociales bajas, dos segmentos de
población con baja penetración en el uso de la Red en años anteriores.
2.2.1. Compradores on–line
En 2010 se alcanzan los 11 millones de internautas que compran por Internet lo que
supone el 43,1% del total de internautas (gráfico 7). Estos datos suponen un incremento
del 5,8% del número de internautas que compran por Internet respecto a 2009.
GRÁFICO 7. EVOLUCIÓN DEL NÚMERO DE INTERNAUTAS QUE COMPRAN EN INTERNET
(MILLONES DE INTERNAUTAS)
24
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
Los factores sociodemográficos (edad, sexo, nivel de estudios…) son criterios que tienen
una correlación fuerte con el consumo de productos y servicios (Kotler, 2000; Hoffman y
Novak, 1996; Donthu y García, 1999) por lo que resulta fundamental estudiar en primer
lugar estos aspectos. En nuestro caso, el perfil del comprador on–line responde a las
siguientes características sociodemográficas:

Edades de 25 a 49 años, especialmente en la franja de 35 a 49 años.

Residentes en hábitats urbanos de más de 100.000 habitantes.

Con estudios universitarios.

De nivel socioeconómico medio y medio alto.

Trabajadores en activo a tiempo completo.
Se aprecian algunas variaciones interesantes en el perfil de los internautas compradores
on–line, como el incremento de individuos comprendidos entre los 35 y los 49 años y en
los tamaños de hábitat entre 20.000 y 100.000 habitantes. Según algunas
investigaciones la edad explica mejor el comportamiento de compra si el consumidor ha
buscado información anteriormente (Sorce et al., 2005).
2.2.2. Búsqueda de información y compra on–line
Internet fue en un principio, desde el punto de vista del comercio electrónico, un canal
de ayuda para la obtención de información sobre productos y servicios y sus precios
(Urueña et al., 2011a).
Las ventajas de la compra electrónica para el consumidor son claros: ahorro en tiempo,
posibilidad de acceder a mayor variedad de oferta, obtener información detallada,
posibilidad de comparar productos y servicios, comparar precios en distintos canales y
conocer opiniones de otros consumidores (Liu et al., 2005; Stone et al., 2002). Por tanto,
el comportamiento del consumidor en sus decisiones de compra es cada vez más
informado, sofisticado y complejo. El creciente uso de herramientas en Internet que
hacen posible un acceso instantáneo a múltiples fuentes de información ha acentuado
esta tendencia.
Algunos consumidores han posicionado en su mente la Red como un canal de "fuente de
información" no como un lugar de compra. Por ejemplo, en el proceso de comprar un
billete de avión on–line, se puede ir avanzando hasta llegar al último click que implicaría
el cargo económico. Una vez obtenida la información del producto exacto deseado, se
25
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
puede obviar el paso final para realizar la adquisición en una agencia de viajes
presencial.
Si analizamos los procesos de búsqueda de información y compra por tipo de
producto/servicio, el segmento de compradores recurrentes buscó más información en
la Red —y compró más— que los compradores noveles.
Además la ordenación de las categorías de productos por la variable búsqueda de
información en Internet produce prácticamente los mismos resultados que si
ordenamos según la compra en la Red, lo que indica una cierta correspondencia entre
búsqueda de información on–line y compra en Internet en este segmento.
Los compradores noveles presentan mayores porcentajes de búsqueda de información
multicanal en determinados productos (software 33,4%, alquiler de coches 27,1%,
electrónica 22,6%) y de compra multicanal (software 20,3%, alquiler de coches 18,8%,
reservas de alojamiento 19,5%) que los compradores recurrentes (Urueña et al., 2011a).
Siguiendo con el análisis de los nuevos compradores, hay categorías de productos en las
que buscaron información a través de internet más del 50% de los compradores del
producto (electrónica —51,3%—, alquiler de coches —52,5%—, reservas de
alojamiento —57,4%— y billetes de transporte —67,15%—) pero solo para las dos
últimas se superó el umbral del 50% de compradores a través de internet (Urueña et al.,
2011a).
2.2.3. Valoración de la oferta española en la Red
Este trabajo de investigación tiene su ámbito geográfico en los internautas compradores
españoles. Por tanto, resulta de interés la valoración de los consumidores sobre la oferta
española en la Red.
La valoración de la oferta de los compradores españoles es, en general, positiva: entre el
10,2% y el 31,3% de los internautas compradores valora de forma muy positiva la oferta
española en la Red (gráfico 8), pero indican que, con alta probabilidad, comprarían más
si la oferta española mejorase (Urueña et al., 2011d). Más específicamente, la valoración
más positiva de la oferta española corresponde a reservas y alojamiento. En una
segunda posición se encuentran los grandes sectores, por orden de valoración, son:
billetes de transporte, entradas a espectáculos, libros, alimentación y bazar y
electrónica. Servicios financieros tiene un menor conocimiento del que le
26
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
correspondería como uno de los tres grandes productos y servicios que se comercializan
on–line junto con billetes de transporte y reservas de alojamiento. Esto es debido al bajo
porcentaje de compradores de este sector, su gran volumen es debido al altísimo gasto
medio específico de este sector.
GRÁFICO 8. EVALUACIÓN OFERTA ESPAÑOLA EN COMERCIO ELECTRÓNICO (%)
27
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
2.2.4. Frenos e impulsores del comercio electrónico
Las principales barreras percibidas hacia la compra on–line por parte de los internautas
compradores son aquellas relacionadas con el producto y las relacionadas con la
seguridad en el proceso de compra.
GRÁFICO 9. NIVEL DE ACUERDO SOBRE AFIRMACIONES RELACIONADAS CON INTERNET
COMO MEDIO DE COMPRA
Para realizar un diagnóstico detallado de los frenos e impulsores que determinan la
evolución del comercio electrónico B2C en España resulta necesario analizar los
problemas identificados y las claves para incorporar o mejorar la presencia de los
diferentes segmentos según su comportamiento en 2010.
2.2.5. Motivaciones de los compradores on–line
Las principales motivaciones que experimentan una evolución positiva en 2010 con
respecto a años anteriores son (Urueña et al., 2011d): precio/promociones ofertas (+6,5
puntos porcentuales), comodidad (+11,2 puntos porcentuales), facilidad para comparar
(+1,8 puntos porcentuales), mayor oferta/mayor gama (+8,7 puntos porcentuales),
rapidez en el suministro (+2,2 puntos porcentuales) y “por probar” (+2,4 puntos
porcentuales) –ver gráfico 10-.
28
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
GRÁFICO 10. PRINCIPALES RAZONES POR LAS QUE HA COMPRADO EN EL ÚLTIMO AÑO
PRODUCTOS/SERVICIOS A TRAVÉS DE INTERNET EN LUGAR DE ACUDIR A UNA TIENDA
FÍSICA (%)
Para los internautas compradores el aspecto en la compra por Internet más importante
en 2010 consiste en la posibilidad de poder comprar a cualquier hora del día o de la
noche.
La
posibilidad de
comprar
desde
el
propio
hogar,
encontrar
los
productos/servicios en poco tiempo o no tener que desplazarse de tienda en tienda son
otros aspectos relacionados con el ahorro en tiempo y en desplazamiento de
importancia para el comprador on–line.
Existen, no obstante, cinco puntos clave a mejorar para incrementar el volumen de
compra entre los usuarios de comercio electrónico actuales. En los cinco casos se
registran menciones del 50% o más de los entrevistados.

Reducción de los precios. Se vuelve a encontrar la motivación económica en
primer lugar. La sensibilidad al precio es mayor en los jóvenes de 15 a 24 años.

No cobrar los gastos de envío, relacionado con la motivación económica anterior.

Más garantías de devolución.

Mayor seguridad en los pagos.

Más garantías/confianza.
29
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
Se puede observar que la motivación económica y la garantía se sitúan en primer lugar
(gráfico 11). La seguridad y confianza en el canal, también son factores clave para
incrementar las compras on–line entre los actualmente compradores.
GRÁFICO 11. MEJORAS PARA REALIZAR MÁS COMPRAS EN INTERNET EN EL FUTURO (%)
2.3.
Caracterización de los compradores recurrentes, de los compradores
noveles y de los compradores con comportamiento de queja
El presente apartado caracteriza por variables sociodemográficas y de uso los
segmentos de compradores recurrentes, noveles y con comportamiento de queja. Para
ello a partir de la base de datos disponible se ha realizado un tratamiento estadístico de
los microdatos orientado a buscar las diferencias entre los segmentos, constituyendo
por tanto un estudio de naturaleza exploratoria que nos presentará un panorama del
comercio electrónico empresa consumidor en España.
El número absoluto de internautas compradores ascendió a 11 millones de individuos
en 2010. Si tomamos todos aquellos compradores on–line del 2010 de los que se tiene
información sobre su comportamiento en 2009, observamos que un 85,8% son
compradores recurrentes, es decir, compradores que ya habían realizado algún acto de
compra electrónica en 2009 o anterior. El resto, un 14,2%, son compradores noveles,
compradores que acceden al comercio electrónico por vez primera en 2010. Un 4,6% de
30
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
los compradores tuvo problemas en su compra: de éstos el 65% presentó una queja o
reclamación (gráfico 12).
GRÁFICO 12. COMPRADORES RECURRENTE VS COMPRADORES RECIENTES (%)
El gasto medio del comprador recurrente es, como cabría esperar, bastante superior al
del comprador novel, doblando la cantidad media de gasto anual (ver tabla 2).
2007
Importe
Medio
Total
739
2008
754
2,03%
2009
749
–0,66%
2010
831
10,95%
Compradores
recurrentes
930
Compradores
noveles
449
Año
∆ Importe
Medio total
–
TABLA 2. GASTO MEDIO ANUAL POR INDIVIDUO COMPRADOR.
Este último dato ya nos da una idea de un perfil y de un comportamiento on–line
diferencial entre ambos tipos de compradores. A continuación se analiza el perfil
demográfico de ambos tipos de comprador, para pasar en un capítulo posterior al
análisis del comportamiento on–line diferencial entre los segmentos definidos.
31
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
2.3.1. Perfil básico sociodemográfico del comprador recurrente, el comprador
novel y el comprador con comportamiento de queja
La importancia de los criterios sociodemográficos como criterio descriptivo ha sido una
constante en la literatura científica, siendo una forma común de segmentación en
marketing (Fuentes y Gil, 2011). Comprende, entre otras, las características
sociodemográficas, geográficas y culturales del consumidor.
Para poder determinar el perfil demográfico del comprador recurrente, analizaremos
las distintas variables que componen el mismo, en contraposición con el perfil del
comprador reciente o novel:

Edad: el comprador on–line recurrente tiene un perfil de más edad,
haciéndose más importante la diferencia con el comprador novel en el
intervalo de edad de 50 a 64 años. El 38,8% tiene entre 35 y 49 años. Por
otro lado el comprador novel es en mayor medida de edad más joven (el
54,4% del segmento tiene menos de 34 años).

Nivel de estudios: el comprador recurrente tiene un nivel más alto (el 46,2%
ha alcanzado estudios superiores). Sin embargo, dos tercios de los
compradores noveles (64,2%) tiene un nivel de estudios secundarios.

Actividad
laboral:
el
comprador
recurrente
es
un
individuo
mayoritariamente activo a jornada completa (63,4%); por el contrario el
comprador novel presenta una mayor proporción de estudiantes no
universitarios (14,8%), congruente con su menor edad media.

Clase social: como resultante de lo anterior, se observa un mayor porcentaje
de compradores recurrentes entre la clase social alta y media alta (45,2%) y,
por el contrario, hay un mayor porcentaje de compradores noveles entre las
clases media (39,7%).

Tamaño del hábitat: el tamaño de hábitat del lugar de residencia es mayor en
general para compradores recurrentes, destacando en poblaciones de más
de 100.000 habitantes (45,9%). En contraste, el comprador novel reside con
mayor probabilidad en municipios más pequeños; sobre todo destaca en
poblaciones de 50.000 a 100.000 habitantes (20,4%).
En cuanto a los compradores con comportamiento de queja presenta las siguientes
características sociodemográficas:
32
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores

Sexo: las personas que han tenido problemas con las compras por Internet
son en mayor medida hombres (64,7%).

Edad: no se aprecian grandes diferencias por edad entre los internautas que
han tenido algún problema al realizar compras por Internet y aquellos que
no tuvieron estos problemas: una cuarta parte tienen menos de 35 años, el
30% tiene 50 años o más y el 45% tiene entre 35 y 50 años.

Nivel de estudios: en cuanto al nivel de estudios, sí se observan algunas
diferencias. Los que tuvieron problemas con las compras en la Red tienen
más frecuentemente estudios secundarios (55,2%).

Actividad laboral: en su mayoría son trabajadores a jornada completa
(61,3%)

Clase social: se puede observar que las personas que tuvieron problemas al
comprar en la Red son principalmente de clase social media (43,4%).

Tamaño del hábitat: el tamaño de hábitat prácticamente no marca
diferencias entre los internautas que tuvieron problemas al comprar por
Internet y los que no los tuvieron.
2.3.2. Antigüedad en el uso de la red
Los criterios específicos del entorno como la experiencia y antigüedad en Internet
(Fuentes y Gil, 2011; Bhatnagar y Gose, 2004) suponen, al igual que los criterios
demográficos, un factor que diferencia distintos segmentos de compradores. En general,
los individuos con mayor antigüedad en el uso de la red son más propensos a realizar
compras en Internet (Blasco y Gil, 2011).
En nuestro caso, el internauta español presenta de forma general una antigüedad
superior a tres años en el uso de Internet (Urueña et al., 2011d). Sin embargo se aprecia
entre los compradores on–line noveles y los compradores con comportamiento de queja
una ligera mayor antigüedad en el uso de la Red (más del 75% en ambos casos llevaban
usando Internet más de tres años, ver gráfico 13).
33
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
34
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
GRÁFICO 13. ANTIGÜEDAD EN USO DE INTERNET (%)
2.3.3. Uso de Internet
Hoffman y Novak (1996) indican que un medio como Internet requiere variables de
segmentación complementarias a las clásicas basadas en criterios demográficos, y
geográficos. Frente a las variables clásicas de segmentación (no usuario, usuario nuevo,
potencial, regular), Hoffman y Novak sugieren la utilización de variables como la
frecuencia de acceso a Internet, el tipo de acceso al lugar de compra en la Red
(buscadores, enlaces, etc…), la categoría del usuario (nuevo, que tiene regularidad en
sus compras, etc.), el comportamiento de compra (formas de pago, usos de medios de
pago, etc…) o cómo se busca la información. Estos aspectos se tratarán como variables
de diferenciación de los segmentos en lo que resta del capítulo.
En el caso de nuestra investigación, el comprador recurrente presenta un uso de la red
representativo de la media global: dos tercios usan la Red diariamente y uno de cada
tres declara hacerlo con mayor intensidad que el año anterior.
Las diferencias en el uso de Internet debemos observarlas en el comprador on–line
novel y con comportamiento de queja: estos colectivos de individuos tienden a usar
Internet con algo más de frecuencia que los compradores recurrentes (gráfico 14). Los
accesos el día anterior y en la última semana son ligeramente más frecuentes entre los
compradores noveles. Hay que recordar que el comprador novel es, por lo general, un
internauta más joven.
35
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
GRÁFICO 14. FRECUENCIA DE UTILIZACIÓN DE INTERNET (%)
Posiblemente también relacionado con su perfil, el comprador novel muestra una mayor
tendencia a intensificar el uso de Internet con respecto al uso que hacía en el pasado
(gráfico 15).
GRÁFICO 15. USO DE INTERNET RESPECTO AL AÑO ANTERIOR (%)
Por tanto, observamos que el comportamiento como internauta del comprador
recurrente y del comprador novel es también diferente. El comprador novel tiene un uso
algo más frecuente e intensivo de Internet. Pero vamos a ver a continuación en qué
medida estas diferencias determinan la compra on–line.
36
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
2.3.4. Lugar de acceso a Internet para la compra
El comprador con comportamiento de queja y el comprador recurrente realizan
principalmente sus compras desde el hogar (ver gráfico 16). El trabajo aparece como
segundo lugar, pero con mucha diferencia y casi siempre como complemento al primero.
Dada su mayor madurez con el canal, cerca de dos de cada 10 compradores recurrentes
presentan más de un lugar de compra (de ahí la media de 1,17 lugares por comprador).
Por el contrario, el comprador novel elige un solo canal (media 1,05): mientras el 85%
se inclina por el hogar, el 12% prefiere la empresa o trabajo.
GRÁFICO 16. LUGAR DE REALIZACIÓNDE COMPRAS POR INTERNET (RESPUESTA
MÚLTIPLE – %)
2.3.5. Frecuencia de compra on–line
El comprador recurrente realiza compra electrónica con mayor frecuencia. Más de un
tercio realiza al menos una compra cada dos meses. Por el contrario el comprador novel
es más esporádico, y casi la mitad (45%) declara que sus compras tienen una frecuencia
anual o inferior. El comprador con comportamiento de queja ha realizado compras con
una frecuencia de dos veces al año (35,48%). Los resultados pueden verse en el gráfico
17.
37
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
GRÁFICO 17. FRECUENCIA DE COMPRA EN INTERNET (%)
2.3.6. Sitios web de compra en Internet
La elección de los sitios webs para las compras on–line muestra también la mayor
madurez en el comportamiento de compra del comprador recurrente. Las principales
diferencias entre los dos segmentos son (gráfico 18):

El comprador recurrente y con comportamiento de queja utiliza con más
intensidad canales exclusivos de Internet y más variedad de lugares de compra
(con una media de 1,8 canales por comprador recurrente y 1,7 para comprador
con comportamiento de queja).

El comprador novel utiliza menos variedad de canales de compra (media de 1,6).
Tiene un comportamiento de compra on–line más básico. Se inicia su
experiencia principalmente con la garantía de la web del fabricante. Por otro
lado, accede a canales minoritarios con más intensidad, como subastas y otros
lugares, afines al perfil de este segmento.
38
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
GRÁFICO 18. SITIOS DE COMPRA EN INTERNET (RESPUESTA MÚLTIPLE– %)
Hay que tener en cuenta que el perfil más intensivo de usuario de subastas on–line
(joven, de clase media–baja y residente en poblaciones pequeñas), se adapta
perfectamente al perfil de comprador novel.
2.3.7. Acceso a la tienda virtual
En lo referente al acceso a la página web donde se realiza la compra también se aprecian
ciertas diferencias. La principal vía de acceso a la página web donde se realiza la compra
tanto para para el comprador recurrente como para el novel y el que ha tenido
comportamiento de queja es el buscador generalista (ver gráfico 19).
El uso directo de la dirección del sitio web, de favoritos o de un buscador especializado
son las otras dos vías de acceso usadas por ambos colectivos si bien estos
comportamientos se corresponden a patrones de uso más maduros y son más habituales
en el comprador recurrente, denotando una mayor experiencia en el comercio
electrónico. Hay que tener en cuenta en primer lugar que el comprador recurrente
utiliza más canales de acceso que el novel.
Nuevamente cabe destacar algunos usos que, aunque muy minoritarios, son
característicos del comprador novel, como son el acceso a través de aplicaciones y de
banners en redes sociales.
39
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
GRÁFICO 19. ACCESO AL SITIO WEB EN EL QUE REALIZA LA COMPRA (RESPUESTA
MÚLTIPLE)
2.3.8. Medios de pago preferidos
El método de pago principal entre los compradores recurrentes es la tarjeta de crédito o
de débito (así lo manifiestan 7 de cada 10 consumidores). En el caso de los compradores
con comportamiento de queja un 65,2% utiliza tarjeta de crédito (gráfico 20).
Sin embargo, entre los compradores noveles este medio de pago se reduce
notablemente (apenas llega al 50%) observándose un mayor uso relativo del método de
pago contra reembolso. Hay dos factores que pueden influir en el comportamiento
diferencial entre tipos de compradores: por un lado la penetración de la tarjeta de
crédito/debito es menor entre los perfiles de población joven, estudiante, que como
hemos confirmado anteriormente es más intensivo entre los compradores noveles; por
otro lado el comprador que acaba de incorporarse a la compra on–line manifiesta más
recelos y miedos a la hora de confiar en el proceso de la compra electrónica.
En este sentido es interesante destacar que, un método de pago que adquiere relevancia
en el año 2010, PayPal, que es usado de forma más habitual por lo recurrentes que por
los noveles o los que tienen comportamiento de queja. En este caso, se rompe la
tendencia anterior en la que el comprador reciente es más afín a métodos y procesos
40
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
minoritarios que se han incorporado recientemente al proceso de compra on–line como
subastas o accesos a través de aplicaciones o banners en redes sociales.
GRÁFICO 20. FORMA DE PAGO PREFERIDA (RESP. MÚLTIPLE) (%)
2.3.9. Medios de pago utilizados
Si las tarjetas de crédito o débito son el método preferido por los internautas a la hora
de realizar la compra, también es el método más utilizado.
Algo más de siete de cada diez compradores recurrentes realizan más del 80% de sus
compras on–line vía tarjeta de crédito o débito. Como cabe esperar en base al gráfico 21,
el comprador novel utiliza las tarjetas de una forma menos intensiva; uno de cada cuatro
compradores noveles realizan como mucho el 20% de sus compras on–line mediante
tarjeta de crédito o débito. El comprador que ha tenido comportamiento de queja se
sitúa en una posición intermedia entre los dos segmentos anteriores (ver gráfico 21).
41
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
GRÁFICO 21. PORCENTAJE DE PAGO DE COMPRAS CON TARJETA DE CRÉDITO O DÉBITO
(%)
2.3.10. Actitudes hacia la compra on–line. Principales razones para la compra on–
line
Como vemos en el siguiente gráfico (gráfico 22), las actitudes hacia el medio son muy
diferentes entre los distintos tipos de compradores on–line, según se hayan iniciado en
el canal recientemente o por el contrario presenten un comportamiento más
“constante”.
42
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
GRÁFICO 22. ACTITUDES HACIA LOS RIESGOS DE LA COMPRA ON–LINE (MEDIA, ESCALA 17)
De forma general presentan más desconfianza hacia los factores relacionados con el
medio frente a factores relacionados con las garantías del producto comprado. No
obstante, para el comprador reciente o novel, son más acuciantes los temores derivados
del proceso de compra on–line, sobre todo el riesgo, el temor a dar los datos personales
y la seguridad a la hora de utilizar Internet para realizar compras.
El comprador con comportamiento de queja tiene un nivel de preocupación similar al
comprador novel a recibir el producto y servicio o que lo recibido no cumpla sus
expectativas.
Las principales razones para la compra on–line son la comodidad, el precio y el ahorro
de tiempo y estos motivos son comunes a cualquier individuo que escoge el canal digital
frente al físico para realizar una compra.
Sin embargo, salvo el precio que se identifica universalmente como un beneficio propio
del medio, se observan diferencias en los motivos destacados por cada segmento
analizado (ver gráfico 23):
43
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores

Compradores recurrentes: destacan en media un mayor número de razones para
el uso del canal on–line, destacando especialmente, en contraste con un
comprador novel, la facilidad para comparar precios, la facilidad de la compra y
el ahorro de tiempo que ambas cosas conlleva.

Sin embargo los compradores noveles destacan con un porcentaje más alto en
otros motivos mucho más minoritarios y relacionados con su menor experiencia,
tales como el simple hecho de probar o seguir alguna recomendación. El
boca–a–oreja y la prescripción parecen elementos determinantes para superar
las barreras y miedos previos que genera la Red.

Los compradores que han tenido comportamiento de queja destacan como
ventajas el precio (en menor medida que los otros segmentos), siendo la
comodidad y el ahorro de tiempo los aspectos más destacables.
GRÁFICO 23. VENTAJAS DE LA COMPRA ON–LINE (%)
2.3.11. Productos y servicios comprados/contratados on–line. Número de procesos
de compra
Una vez hemos analizado el perfil del comprador recurrente y reciente/novel, por un
lado, y por otro lado, el comportamiento frente al uso de Internet y los hábitos generales
de compra electrónica de ambos segmentos, vamos a centrarnos en los tipos de bienes y
servicios que adquieren ambos colectivos. El comprador recurrente:

Presenta una compra más variada de productos y servicios que el comprador
novel.
44
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores

Llega a comprar una media de tres tipos de productos y servicios diferentes en el
último año (frente a una media de 2 en el comprador novel).

Se interesa en categorías de productos y/o servicios aún minoritarias a nivel
global, presentan mayor proporción de compradores de electrónica, libros,
alquileres de motos/coches y productos de entretenimiento en el hogar
(categoría casi nula en el segmento de compradores novel dada su menor edad).
Por el contrario, el comprador novel observado en el 2010 presenta el siguiente
comportamiento en cuanto a los productos y servicios comprados en la Red:

Apenas supera, en media, las dos categorías compradas.

Turismo y ocio son también los sectores principales para el comprador novel,
pero el comprador reciente es mucho menos intensivo en la compra de estos
productos y servicios. Por el contrario destaca su comportamiento de compra en
las categorías:
o
“Ropa y complementos”. El porcentaje de noveles, 16,5% es más bajo que el
de recurrentes, 22,1%, pero la diferencia entre ambos es mucho más
pequeña que en los tres sectores principales comentados en el párrafo
anterior.
o
“Alimentación y Bazar”: el porcentaje de compradores noveles incluso
supera al de compradores recurrentes.
o
Hay otras categorías que inclinan la balanza hacia el segmento de los
compradores recientes, aunque mucho más minoritarios en su contribución
a la facturación total del comercio electrónico como son “Artículos
deportivos” y “Servicios de Internet”.
En cuanto al comprador con comportamiento de queja, sigue un perfil similar al
comprador recurrente en productos como billetes de transporte, entradas a
espectáculos, libros y reservas de alojamiento. En productos como artículos deportivos,
software, DVD, electrónica, alimentación y bazar es el segmento de compradores líder en
el consumo de estos productos (ver gráfico 24).
45
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
GRÁFICO 24. BIENES Y SERVICIOS COMPRADOS POR INTERNET EN EL 2010 (%)
A los compradores a través de Internet se les preguntó el número de artículos que
compraron. Los compradores recurrentes indicaron que han realizado durante 2010
una media de 8,2 procesos de compra on–line. Por el contrario los compradores noveles
solamente realizaron 4,9 procesos de compra y casi dos terceras partes de los mismos
solamente compraron entre una y dos veces en 2010. Los compradores con
comportamiento de queja realizaron una media de 6,3 compras (un 30,65% compró
entre una y dos veces). Los resultados pueden observarse en el gráfico 25.
GRÁFICO 25. NÚMERO DE VECES QUE SE HA COMPRADO EN INTERNET (%)
46
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
2.3.12. Compradores con comportamiento de queja: tipologías de problemas
Las tipologías de problemas de los internautas compradores es variada: problemas
logísticos, con el pago, inconsistencias en el precio. Como problema principal casi cuatro
de cada diez compradores (39,6%) han recibido productos que a su juicio no era lo
ofrecido por la compañía vendedora. Además, en un 33,4% de los casos, que el producto
adquirido no respondía, a juicio del comprador, a lo que se ofrecía en la web.
En cuanto a problemas de carácter logístico, a un 39,6% de los compradores que
declararon haber tenido un problema les llegó el producto con retraso, mientras que al
20,9% no les llegó el producto.
47
CAPÍTULO 2
El Comercio Electrónico en España. Caracterización de los internautas compradores
48
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Modelos de adopción y
continuidad en el uso de
tecnologías
49
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
50
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
3. Modelos de adopción y continuidad en el uso de
tecnologías
El comportamiento del consumidor puede definirse como la conducta que los
consumidores muestran al buscar, comprar, usar, evaluar y disponer de los productos,
servicios e ideas que esperan que satisfagan sus necesidades (Schiffman y Kanuk, 2005).
El inicio en el estudio del comportamiento se remonta a 1950 cuando investigadores de
mercado estadounidenses llegaron a la conclusión de que el estudio de la conducta de
las personas en el proceso de compra podía ayudarles a vender más productos y con
mayor facilidad, ya que de esta forma podrían determinar qué bienes son los que los
consumidores comprarían (Schiffman y Kanuk, 2005).
Aunque en general las teorías sobre el comportamiento del consumidor no hacen
distinción, es importante tener en cuenta la diferencia entre un consumidor genérico y
uno de comercio electrónico. (Donthu y García, 1999; Bagchi y Mahmood 2004;
Susskind, 2004; Korgaonkar y Wolin, 1999). Además, debido a la proliferación en el uso
de Internet como medio de compra el estudio del comportamiento del consumidor
electrónico va cobrando más y más importancia (Dennis et al, 2009). Este estudio puede
enfocarse sin embargo desde distintos puntos de vista, principalmente desde una
perspectiva económica o una psicológica y sociológica.
El capítulo se divide en cuatro grandes apartados. Se inicia analizando los modelos
generales de comportamiento de compra del consumidor y los factores que inciden en la
recompra, para desde ahí llegar a los modelos clásicos de adopción de tecnologías
(Teoría de la Acción Razonada, Teoría Cognitiva Social, Modelo de Aceptación de la
Tecnología,…). Posteriormente se tratan los modelos de continuidad o recompra (Teoría
de la Disonancia Cognitiva, Modelo de Confirmación de Expectativas,…) para concluir
con los principales modelos de continuidad tras una recuperación del servicio (Teoría
de la Justicia, Teoría de los Afectos y Teoría de la Apreciación Cognitiva).
3.1.
Comportamiento de compra del consumidor. Factores, condicionantes y
modelos generales
El estudio del comportamiento de compra del consumidor puede abordarse desde un
punto de vista económico o desde un carácter social y sociológico.
51
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Desde una perspectiva económica el origen de los estudios sobre el comportamiento del
consumidor se encuentra en los primeros análisis microeconómicos realizados por
varios autores durante los 50 y 60 sobre cómo los individuos eligen en un grupo social
como la familia, respetando las elecciones de sus individuos y las implicaciones sobre la
asignación de recursos al interior del grupo familiar (Samuelson, 1956; Debreu, 1960;
Uzawa, 1960). La teoría clásica del comportamiento ha recibido numerosas críticas.
Principalmente se cuestionan las estrictas condiciones que supuestamente inciden en
las preferencias del individuo, demostrando que el consumidor no dispone de un
conocimiento perfecto de sus necesidades ni de los productos susceptibles de
satisfacerlas (Dubois y Rovira, 1998; Galbraith, 1960).
Otros analistas económicos proponen nuevas variaciones a estas teorías (Córdoba y
Henao, 2007). Lancaster añade el concepto de “activo” o “commodity” al análisis de la
conducta del consumidor justificando que son las características intrínsecas de un
producto las que producen satisfacción al individuo y no el producto en sí (Lancaster,
1966; Muth, 1966).
Becker (1965) introduce el factor tiempo y la influencia de la unidad familiar. De esta
forma Becker incorpora a la teoría clásica por un lado una restricción temporal, ya que
el tiempo disponible por el individuo para el consumo y uso de los productos adquiridos
es limitado, y por otro, el hecho de que la unidad de decisión es en realidad la familia y
no el propio individuo.
Aportaciones más recientes desde la perspectiva económica defienden que a los seres
humanos les gusta diferenciarse y la aparición de nuevas tecnologías ha posibilitado y
facilitado esa diferenciación. Ello causa que un producto deje de consumirse no porque
pierda su valor funcional sino porque deja de ser atractivo (Carrasco, 2007).
El estudio del comportamiento del consumidor no estaría completo si no se tuvieran en
cuenta las aportaciones de las ciencias como la psicología y la sociología. Aunque en este
campo son diversas las teorías existentes, todas ellas consideran que el ser humano está
influido por múltiples fuerzas, entre las que se encuentran las necesidades básicas del
momento actual, el entorno del individuo y la experiencia pasada (Alonso y Grande,
2004). Dada la diversidad de opiniones y enfoques conviene distinguir varias ramas
dentro de las ciencias de la conducta, cada una con aportaciones diferentes al estudio del
comportamiento del consumidor, como la psicobiología (Dorsch, 1976), y las teorías
psicofisiológicas (García y Moreno, 1998).
52
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
La insatisfacción con las teorías conductistas, surgen durante los años 50 nuevas
corrientes que pretenden explicar el comportamiento del consumidor. Por un lado, la
psicología cognitiva considera al individuo como un sujeto procesador de información
(Caparrós, 1984), explicando las reacciones de los consumidores ante un producto como
una respuesta al procesamiento de la información disponible sobre el mismo. Por otro
lado, las teorías humanísticas, surgidas de la mano de Rogers y Maslow, defienden la
libertad y la bondad del ser humano (García, 1989). Por último, cabe destacar dos
corrientes con importantes aportaciones al estudio del comportamiento del
consumidor: la psicología del desarrollo y la psicología social. Mientras que la primera
estudia las causas del desarrollo de los individuos (Piaget, 1970), la segunda se centra
en la influencia de los comportamientos sociales sobre la conducta del individuo,
considerando especialmente los factores psicológicos (Dorsch, 1976).
3.1.1. Factores explicativos del comportamiento del consumidor
3.1.1.1.
Condicionantes externos del comportamiento
Los factores externos que inciden de forma determinante en la conducta de compra del
individuo vienen derivados de condicionantes como el macroentorno, el microentorno y
la cultura.
El macroentorno comprende las características económicas –renta disponible, tasa de
desempleo o el ahorro de las familias–, demográficas (Alonso y Grande, 2004) –número
de habitantes, movimientos migratorios o cambios en los niveles educativos y la
situación política y tecnológica global. A su vez, el microentorno de compra del
consumidor está representado por la cultura (las normas y los valores de la sociedad),
las subculturas (una parte de la sociedad con normas y valores distintos en ciertos
aspectos) y los grupos sociales (amigos, miembros de la familia y grupos de referencia).
En cuanto a la cultura se puede definir como “el aglutinante, el modo de vida que sigue y
mantiene junta a la sociedad” (Chase, 1966). Es una de tantas definiciones de cultura
que pueden encontrarse. Lo que sí es común a todas es la importancia concedida a la
cultura en la conducta de compra de los individuos, como prueba su presencia en la
mayor parte de modelos generales del comportamiento del consumidor (Nicosia, 1966;
Howard y Sheth, 1969; Dussart, 1983; Engel, Blackwell y Miniard, 1986; Assael, 1987;
Sun y Wu, 2004).
53
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Cabe destacar finalmente el impacto de los condicionantes sociales en la conducta del
individuo. Las clases sociales representan divisiones relativamente homogéneas y
estables de una sociedad; están ordenadas jerárquicamente y sus miembros comparten
valores, intereses y conductas similares (Kotler, 2000). Además, tienen un carácter
dinámico (Schiffman y Kanuk, 2005) y multidimensional, que varía en función del
estrato social al que pertenezca el individuo (Berelson y Steiner, 1964). La influencia de
las clases sociales sobre el consumo se ha justificado mediante criterios objetivos – por
ejemplo relacionando las clases sociales con la posición de los individuos en el proceso
de adquisición de bienes (Weber, 1947) –y subjetivos– basados en la consideración que
unas personas tienen sobre otras (Jain, 1975).
La más pequeña de las divisiones sociales resulta en los conocidos como grupos de
referencia, cuyo impacto en el comportamiento de compra es notable, dada la incidencia
de estos en la vida cotidiana del individuo. Foxall, Goldsmith y Brown (2002) definieron
los grupos de referencia como el conjunto de individuos que sirve como punto de
comparación para una persona en la formación sus valores, actitudes o comportamiento.
Entre las características diferenciadores de los grupos de referencia se encuentran: la
existencia de unas normas propias, el sentido de pertenencia a un grupo y el
reconocimiento del resto de miembros (Homans, 1961). Asimismo, la división entre los
grupos sociales primarios y secundarios, establecida por Cooley (1897), sugiere un
factor también esencial en la conducta del individuo, la familia. La familia se caracteriza
por unas relaciones interpersonales directas, estables e íntimas. Su influencia en el
comportamiento de compra –además de la influencia a través de la norma subjetiva–
afecta a variables como el bienestar económico, el apoyo emocional (Park et al., 1991), el
estilo de vida conveniente y la socialización (Herrero, 2005).
3.1.1.2.
Condicionantes internos del comportamiento
Los factores más complicados de cuantificar y sin embargo en los que recae en último
término la decisión de compra son los factores intrínsecos al individuo, que comprenden
principalmente factores psicológicos –motivación, percepción, actitudes, experiencia y
aprendizaje (Engel, Blackwell y Miniard, 1986), psicográficos, de personalidad y estilo
de vida –socioeconómicos y demográficos–.
54
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
3.1.1.2.1.
Factores psicológicos
Desde el punto de vista de la psicología la motivación es la predisposición general que
dirige el comportamiento hacia la obtención de un objetivo deseado. El estudio de la
motivación de la conducta ha sido analizado por la escuela psicoanalítica de Freud y la
escuela humanística de Maslow. La primera considera que los individuos son en gran
medida inconscientes de las verdaderas fuerzas psicológicas que dominan su conducta
por lo que se convierte necesario el estudio de la mente del consumidor. Por otro lado,
Maslow busca explicar por qué ciertas necesidades impulsan al individuo en un
momento dado, entendiendo por necesidad aquel motivo que alcanza un nivel de
intensidad adecuado. Con objeto de estudiar las distintas necesidades propone una
clasificación jerarquizada de las mismas en lo que se conoce como la Pirámide de
Maslow (gráfico 26).
Autorealización
Estima
Necesidades Sociales
Necesidades de Seguridad
Necesidades Fisiológicas
GRÁFICO 26. PIRÁMIDE DE LAS NECESIDADES DE MASLOW (1970)
Según la teoría de Maslow los consumidores tratarán de satisfacer en primer lugar las
necesidades de la base de la pirámide y al conseguirlo surgirá la motivación de satisfacer
la siguiente necesidad, hasta conseguir así la autorrealización que lleva a la ansiada
felicidad. Sin embargo, dada la ausencia de relaciones claras entre necesidades, motivos
y conductas (Myers y Reynolds, 1967) estas teorías resultan insuficientes para predecir
el comportamiento de compra y consumo de los individuos.
55
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
La percepción es otra variable que condiciona fuertemente el comportamiento de
compra. Se puede definir como el proceso de selección, organización e integración de los
estímulos sensoriales en una imagen significativa y coherente. (Alonso y Grande, 2004).
La actitud es una predisposición aprendida para responder consistentemente de modo
favorable o desfavorable a un objeto o clase de objetos (Allport, 1935). La actitud
depende de tres tipos de componentes: cognoscitivo, –las creencias–, afectivo – las
valoraciones – y activo – la tendencia a actuar (Allport, 1935).
La experiencia se adquiere con el aprendizaje, un factor determinante en la conducta ya
que es el resultado de un cambio en el comportamiento. Así, León y Olabarría (1991)
definieron el aprendizaje como el “proceso de registro mental y afectivo que con
carácter duradero proviene de la experiencia personal y/o de la información a través de
terceros y que previsiblemente producirá cambios o un refuerzo del comportamiento”.
3.1.1.2.2.
Factores demográficos, socioeconómicos, y psicográficos
Los factores demográficos internos vienen dados fundamentalmente por la edad, sexo,
estado civil, posición familiar y hábitat del consumidor. Son factores que ayudan a
definir el perfil del consumidor de un determinado producto fundamentados en ideas
como que los individuos que tienen características similares tienden a residir en las
mismas zonas geográficas (Goss, 1995).
Por otro lado, los condicionantes socioeconómicos tratan variables como la ocupación,
los ingresos, el patrimonio o el nivel de estudios. Estos afectan en gran medida puesto
que por ejemplo bajos niveles educacionales están generalmente asociados a escasas
oportunidades laborales y por tanto bajos niveles de ingreso y consumo.
Por último, las variables psicográficas determinan la personalidad y estilo de vida del
consumidor, pues definen la forma en que los individuos emplean el tiempo así como
sus centros de interés. De este modo, la personalidad y estilo de vida repercutirá en la
conducta del consumidor, el cual se ve además afectado por la imagen que tiene de sí
mismo (autoconcepto), tendiendo a comprar aquellos productos que la refuercen (Sirgy,
1982).
56
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
3.1.2. Modelos generales de comportamiento del consumidor
Los distintos factores condicionantes del comportamiento del consumidor son
relacionados mediante hipótesis para formular modelos formales de comportamiento
del consumidor entendiendo por formal aquellos modelos con una estructura explícita.
Dada la prolífica aparición de estos modelos durante los últimos 20 años, Bettman y
Jones (1986) proponen una clasificación general de los mismos en cuatro grandes
grupos: modelos estocásticos, modelos de procesamiento de información, modelos
experimentales y lineales y modelos globales.
3.1.2.1.
Modelos estocásticos
Los modelos estocásticos son aquellos cuyo comportamiento es intrínsecamente no
determinístico (Bettman y Jones, 1986). Constan generalmente de dos componentes: un
modelo
de
comportamiento
individual,
que
describe
algunos
aspectos
del
comportamiento individual de compra, y una regla de agregación de estos modelos
individuales (Massy et al., 1970; Bettman y Jones, 1986; Manski, 1990; Morrison, 1979;
Bemmaor, 1995) Cabe destacar también los modelos de comportamiento de elección de
marca desarrollados por Harary y Lipstein (1962), Montgomery (1969) o Kuehn (1962),
así como el modelo de Infosino (1986), en el que, partiendo del modelo de Morrison,
asume que la disposición a pagar de un individuo es estocástica.
Por último, el modelo estocástico de Dirichlet (Ehrenberg, 1995) describe ciertos
aspectos y patrones del comportamiento de agregación de los consumidores de marcas
competitivas. Así, reduce el estudio del comportamiento de compra a dos únicas
variables modeladas de forma estocástica: cuántas personas compran una marca y con
qué frecuencia.
3.1.2.2.
Modelos de procesamiento de información
Los modelos de procesamiento de información tienen sus orígenes en la psicología e
informática, gracias a los trabajos de Newel, Shaw y Simon (1958). Frente a los modelos
estocásticos de consumo, los modelos de procesamiento de información asumen que las
reglas que definen el comportamiento de consumo pueden ser formuladas de manera
determinista. Parten de la hipótesis de que el hombre recibe de forma continua
información del entorno y el procesamiento de esa información es la base del proceso de
decisión (Bettman y Jones, 1986).
57
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Otros modelos de procesamiento de información que explican el comportamiento del
consumidor fueron desarrollados por King (1969), que propone una herramienta de
decisión para el consumidor, o Russ (1971), que desarrolló modelos de elección en
distintos ámbitos para bienes de corta duración.
3.1.2.3.
Modelos experimentales y otros modelos lineales
En esta categoría se incluyen los modelos que poseen una estructura matemática formal,
a pesar de que su contenido pueda llegar a ser muy diferente entre unos y otros.
Además, muchos de ellos exponen relaciones lineales entre los elementos (Bettman y
Jones, 1986). Así, se consideran todos aquellos modelos que pueden ser descritos por la
siguiente expresión (ecuación 1):
( )
∑ ( )
ECUACIÓN 1. MODELOS EXPERIMENTALES Y LINEALES
Donde ( ) representa la variable dependiente, esto es, lo que se está modelando;
los factores – las variables independientes – que afectan al modelo y
son
es un elemento
aleatorio, que puede incluir otros factores no considerados en las variables
independientes. En general, estos modelos se emplean para modelar el comportamiento
del mercado, y no el de un consumidor en concreto.
Entre los modelos lineales más destacados se encuentra el modelo de Fishbein–Dulany
(1967) que trata de predecir el comportamiento y la actitud del consumidor. Fue
elaborado por Fishbein como una extensión del modelo desarrollado por Dulany sobre
el comportamiento social del consumidor, y expone que el comportamiento que exhibe
un consumidor en una situación dada es función de dos variables: su actitud hacia la
forma de actuar en esa situación, y su percepción sobre las normas que rigen ese
comportamiento en esa situación, así como su motivación para cumplir con esas
normas.
En otro grupo de modelos lineales se encuentran aquellos que explican el
comportamiento de compra empleando puntuaciones demográficas y de personalidad
como variables independientes (Massy et al., 1968). En un tercer conjunto se incluyen
los modelos en los que las variables independientes son las variables de marketing y la
compra y venta son las variables dependientes (Massy y Frank, 1970).
58
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
3.1.2.4.
Modelos globales
Son los modelos globales o los de “grandes sistemas” los que merecen mayor atención
por su fuerte repercusión en los futuros modelos de comportamiento del consumidor.
Estos modelos destacan por su amplia estructura de hipótesis e interrelaciones,
integrando y unificando más variables que cualquier otro tipo de modelo (Lilien y
Kotler, 1990). En general, son modelos formales que se caracterizan por ser derivados
de reducir complejos esquemas verbales de los procesos de decisión del consumidor,
por tener problemas para ser medidos y estimados – ya que usa variables muy generales
y abstractas, – y por ser más heterogéneos que el resto de modelos (Bettman y Jones,
1986).
3.2.
Modelos de adopción de tecnologías
Este capítulo presenta las distintas teorías y modelos que, tomando como base los
conceptos de adopción y aceptación tratan de explicar no solo los motivos sino las
circunstancias que llevan a los consumidores a utilizar las tecnologías.
3.2.1. Introducción a la aceptación y adopción de tecnologías por parte de los
usuarios
Dillon y Morris (1996) definieron la aceptación de una tecnología como “la disposición
demostrable para emplear las tecnologías de la información en las tareas soportadas por
éstas”. Originalmente, el estudio e investigación de la aceptación de tecnologías se ha
centrado en los casos en los que los usuarios aún no han empezado, o solo
recientemente, a usar estos sistemas (Matti, 2011). Por otro lado, la adopción suele
emplearse referida a tecnologías de información que ya han sido implementadas y están
en uso, siendo por tanto un estadio algo más avanzado que la aceptación (Matti, 2011). A
pesar de las sutiles diferencias semánticas presentes entre ambos conceptos no existe
una clara distinción entre los mismos en las teorías y modelos desarrollados.
La innovación ha sido el elemento a partir del cual se han desarrollado y evolucionado
los distintos modelos de adopción y difusión de las tecnologías, pues en relación a la
misma se formuló la primera de las teorías a estudiar, la Teoría de la Difusión de la
Innovación, IDT (Rogers, 1962).
59
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
3.2.1.1.
Influencia de la Innovación: Teoría de Difusión de la Innovación (IDT)
Según la OCDE (Manual de Oslo, 2005), la innovación es “la introducción de un nuevo, o
significativamente mejorado, producto, proceso, método de comercialización o de
organización en las prácticas internas de la empresa”.
Se pueden distinguir tres ámbitos distintos en la innovación: tecnológica, social y de
negocio. La innovación tecnológica es la que más afecta desde un punto de vista de
marketing a los consumidores, pues su respuesta frente a las tecnologías novedosas
determinará el grado de adopción y aceptación de las tecnologías como medio de
compra habitual en el caso del comercio electrónico. Es por ello que el estudio de
adopción de innovaciones está presente en varias disciplinas como el marketing, la
teoría de la organización y la psicología social (Abrahamson, 1991; Zhu et al., 2006). A
través del proceso de innovación tecnológica, la difusión de la tecnología se realizará
hasta el punto de hacerse de uso habitual entre los consumidores.
3.2.1.1.1.
Origen y formulación de la Teoría de Difusión de la Innovación
Rogers (1962, 2003) formuló la Teoría de Difusión de Innovaciones (IDT1 o DOI2), o de
la Innovación, que abarca desde la idea inicial en la creación de la innovación hasta el
momento de la aceptación. Además, propone distintas categorías de usuarios según su
grado de adopción de la tecnología. Rogers (2003) sigue las ideas desarrolladas en su
teoría inicial (Rogers, 1962) y las de la teoría de Bass (1969) sobre la adopción de
innovaciones.
Tomando como base los principios de la sociología Rogers (1962) propone que los
procesos de difusión de innovación contienen cuatro elementos: la innovación, el
sistema social en el que ésta impacta, los canales de comunicación, y el tiempo. Los
canales de comunicación son el medio por el cual se transmiten los mensajes entre los
individuos y la organización. Dentro de la componente tiempo, se distinguen los tiempos
correspondientes al proceso de decisión, al tiempo relativo de adopción de la innovación
y al sistema social, entendido como las interrelaciones entre los miembros del sistema
que dan lugar a la extensión y el uso de la innovación.
El conjunto de fases que comprende el proceso de adopción de una tecnología sigue una
distribución normal según Rogers (1962, 2003) (ver gráfico 27).
1
2
Innovation Diffusion Theory, en inglés.
Diffusion of Innovations, en inglés.
60
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Adoptadores
Tempranos
13,50%
Innovadores
2,50%
Rezagados
16%
Mayoría
Temprana
34%
Mayoría Tardía
34%
GRÁFICO 27. MODELO DE ROGERS (1962). TEORÍA DE DIFUSIÓN DE LAS INNOVACIONES
De acuerdo a esta distribución Rogers (1962, 2003) distingue cinco tipos de usuarios:

Innovadores: tolerantes al riesgo y con suficiente poder económico, con gran
interés en probar nuevas ideas.

Adoptadores tempranos: tienen una amplia red de contactos que consultan con
otras personas antes de adoptar una nueva tecnología. Son líderes de opinión.

Mayoría temprana: muy integrados en el sistema social, pero que no suponen un
referente para cuestiones de opinión.

Mayoría tardía: escépticos y cautos; mantienen una fuerte cautela ante las
innovaciones, disponen de recursos económicos limitados y se deciden por la
adopción como respuesta a las presiones sociales.

Rezagados: individuos reacios ante la adopción de innovaciones, tradicionales y
que se basan en las experiencias pasadas, con recursos económicos limitados y
una escasa red de contactos.
En cuanto al ratio de adopción de IDT, Rogers (1962) sugiere que existen cinco atributos
de innovación que afectan a la difusión de ésta: la ventaja relativa, la capacidad de
observación, la compatibilidad, la complejidad y la divisibilidad. La ventaja relativa
indica qué mejoras se obtendrán gracias al uso de una innovación comparándola con los
productos o servicios existentes. La capacidad de observación hace referencia al grado
en el que los resultados de una innovación resultan visibles para los demás. La
compatibilidad estudia si la innovación es coherente con las normas sociales actuales,
así como con las experiencias previas a la adopción. La complejidad mide la dificultad en
el uso de la innovación. La divisibilidad es el “grado en el cual una innovación puede ser
61
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
experimentada en una base limitada”. Indica si es posible experimentar una innovación
antes de tomar una decisión sobre su puesta en marcha, de cara a tener un mayor grado
de certeza en su adopción. La difusión de la innovación se representa mediante la
denominada Curva S de Rogers (gráfico 28).
Declive
Madurez
4
5
3
Establecimiento
6
2
Emergencia
1
Lanzamiento
GRÁFICO 28. CURVA S DE ROGERS (1962)
Rogers (1962, 2003) no solo desarrolla un proceso de adopción de innovaciones de
carácter social. El sistema de decisión de adopción de innovaciones también se refiere al
ámbito individual, existiendo también las opciones de rechazo de la innovación una vez
ya se había adoptado. El proceso de decisión de innovación de Rogers nace para suplir
las carencias de los modelos desarrollados hasta ese momento (Gatignon y Robertson,
1985), así como la ausencia de opciones cuando se producía un rechazo de la innovación
(Schiffman y Kanuk, 1997).
3.2.1.1.2.
Limitaciones, repercusiones y evolución de IDT
IDT es quizás la teoría más influyente entre las teorías de adopción que se estudiarán
posteriormente.
Moore y Benbasat (1991) aplicaron IDT al contexto de las Tecnologías de la Información
al objeto de desarrollar un instrumento de medida de las percepciones propias de las
innovaciones: la ventaja relativa, la facilidad de uso, la compatibilidad, la divisibilidad o
posibilidad de prueba, la imagen, y la posibilidad de observación. Moore y Benbasat
(1991) introducen como variable moderadora la voluntad percibida medida del uso
voluntario de la innovación. Tornatzky y Klein (1982) demostraron que del instrumento
de medida definido por Moore y Benbasat solamente la ventaja relativa, la
62
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
compatibilidad y la complejidad eran relevantes en el proceso de adopción de
innovaciones.
Por su parte, Agarwal y Prasad (1998) adoptaron el concepto de características de las
innovaciones empleado por Rogers (1962) al contexto de TI, proponiendo un nuevo
instrumento de medida de la Capacidad de Innovación3 Personal en las TI (PIIT), que
describe la medida en que un individuo tiene una propensión innata a adoptar nuevas
TI.
El estudio de la innovación ha continuado a lo largo del tiempo siguiendo los modelos de
Rogers: Cooper y Zmud (1990) aplican los conceptos de innovación a un modelo de
implementación específico de Tecnologías de la Información mientras que Matti (2011)
distingue el uso inicial de una innovación y su uso continuado a lo largo del tiempo.
3.2.2. Teoría de la Acción Razonada (TRA).
La Teoría de la Acción Razonada (TRA4) (Fishbein y Ajzen, 1975; Ajzen y Fishbein, 1980)
es una de las teorías más influyentes en el comportamiento del consumidor y ha sido
aplicada en numerosas ocasiones a aspectos de adopción tecnológica. La teoría, además,
pone las bases para identificar cómo actuar en los intentos de cambio de conducta de los
consumidores (Sheppard et al., 1988).
3.2.2.1.
Influencia de la Actitud
La actitud es un concepto que ha sido extensamente definido y tratado por las ciencias
sociales, y sin embargo no ha logrado obtenerse una definición del mismo generalmente
aceptada (Allport, 1935). La actitud es un componente esencial en el desarrollo de la
conducta de compra (Nicosia, 1966; Howard y Sheth, 1969; Engel, Kollat y Blackwell,
1968, 1978; Engel, Blackwell y Miniard, 1986). Thomas y Znaniecki (1918) definieron la
actitud como un proceso de conciencia individual que determina la actividad real o
posible del individuo en el mundo social. Las teorías cognitivas consideran la actitud
como la asociación aprendida entre un concepto y una evaluación (Fazio, 1986).
El concepto de actitud se ha ido modificando hasta aceptar que “es una predisposición
aprendida para responder favorable o desfavorablemente hacia un objeto” (Fishbein,
1967). A pesar de ello continúa existiendo una cierta ambigüedad, pues varios autores lo
3
4
Del término anglosajón innovativeness (Agarwal y Prasad, 1997)
Theory of Reasoned Action
63
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
han usado indistintamente con distintos significados como evaluación y afecto
(Rosenberg, 1956; Fishbein y Ajzen, 1975) e incluso con un significado emocional (Ajzen
y Fishbein, 2001) o de carácter psicológico (Schwarz, 1997).
3.2.2.2.
Influencias y origen
Ajzen y Fishbein (1980) elaboraron la Teoría de la Acción Razonada (TRA) sobre la idea
de que la intención de realizar una acción es el mejor predictor de realización de la
acción, muy influida por las creencias actitudinales del individuo.
Por tanto la Teoría de la Acción Razonada tiene sus fuentes en el concepto de actitud,
proveniente de la psicología social (Allport, 1935). Según TRA un el comportamiento es
un proceso consciente del sujeto (Roberts y Henderson, 2000; Chen et al., 2002) y puede
ser aplicado a los usos en Tecnologías de la Información del individuo (Davis, Bagozzi y
Washaw, 1989).
3.2.2.3.
Formulación de la teoría
Para la Teoría de la Acción Razonada la intención de realizar una acción es el indicador
más preciso de que se va a realizar la acción. Dos variables influyen en la intención de
compra: la actitud y la norma subjetiva del consumidor. Con estos constructos (actitud,
norma subjetiva, intención de compra y comportamiento) se construye el modelo (ver
gráfico 29).
Actitud hacia el
comportamiento
(AB)
Intención
conductual (BI)
Comportamiento
(B)
Norma subjetiva
(SN)
GRÁFICO 29. TEORÍA DE LA ACCIÓN RAZONADA (FISHBEIN Y AJZEN, 1975)
La actitud hacia la conducta se define como “la predisposición aprendida, favorable o
desfavorable” (Fishbein, 1967; Taylor y Todd, 1995), basada en las creencias del
64
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
individuo y la evaluación de dichas creencias. En la actitud intervienen factores
adicionales como las experiencias previas, las emociones y la información del entorno
relativa al objeto de compra.
Fishbein (1967) establece diferencias entre la actitud hacia el comportamiento y a la
actitud hacia el objeto. La actitud frente al comportamiento es la que según él predice
realmente el comportamiento del consumidor.
Además de la actitud como concepto personal, existe una actitud de carácter más social,
la denominada norma subjetiva, que comprende las percepciones de un individuo sobre
la opinión que las personas de su entorno (familia, amigos, colegas de trabajo) tengan
sobre su comportamiento. Para cada persona la opinión del resto tendrá una
importancia distinta (Fishbein, 1967; Fishbein y Ajzen, 1975; Schofield, 1974). Por
tanto, la norma subjetiva vendrá dada por las creencias normativas y la motivación del
individuo para respetar las normas y opiniones sociales.
De manera algebraica (ver ecuación 2), si representamos por
(Behavioral Intention),
Behavior),
la intención conductual
la actitud hacia el comportamiento (Attitude toward
la norma subjetiva (Subjective Norm) y
,
los pesos de ponderación, el
Comportamiento –B– (Behavior), en TRA puede expresarse con la siguiente ecuación:
ECUACIÓN 2. EXPRESIÓN ALGEBRAICA DE LA TEORÍA DE LA ACCIÓN
RAZONADA
Para cada individuo los pesos de ponderación
y
tendrán una importancia distinta
lo que explicará comportamientos diferentes (Wu, 2003). En la Teoría de la Acción
Razonada existe la posibilidad de que factores externos influyan en la intención
conductual, pero solo si afecta directamente a la actitud o a la norma subjetiva; no
obstante puede haber cambios de comportamiento en los casos en los que el
consumidor cambie su intención antes de actuar o si la intención medida no se
corresponde con el criterio de comportamiento en términos de acción, objetivos,
contexto o tiempo (Fishbein y Ajzen, 1975). Distintos estudios han demostrado la
existencia de un alto nivel de correlación entre las intenciones y la actitud hacia el
comportamiento, y la norma subjetiva (Ajzen y Fishbein, 1972; Jaccard y Davidson,
1972; Sheppard et al., 1988).
65
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Por tanto, un individuo tendrá una conducta positiva de compra cuando tenga una
actitud positiva frente a la compra y su entorno social opine que debería llevarla a cabo
(Fishbein, 1990).
3.2.2.4.
Limitaciones
Existen distintas limitaciones en la Teoría de Acción Razonada que se enumeran y
explicitan a continuación:

Ajzen y Fishbein (1977) indican que la bondad de los modelos basados en TRA
dependen de la correspondencia entre la acción, el contexto y tiempo de las
actitudes, y las intenciones. Este concepto de correspondencia surge a raíz de los
cuatro elementos que componen las actitudes y el comportamiento (Ajzen y
Fishbein, 1977): acción, objeto, contexto y tiempo. Así, cuando los cuatro
elementos tengan valores idénticos en la actitud y el comportamiento, existirá
correspondencia entre ellos y por tanto el modelo será válido. De este modo,
para poder predecir una intención en concreto se deberán medir las actitudes
específicas asociadas a dicha intención, que serán las que guarden
correspondencia con la misma.

Una limitación de TRA es que no permite la posibilidad de elegir entre conductas
u objetos alternativos (Ajzen y Fishbein, 1980) ya que la existencia de
alternativas puede cambiar la naturaleza del proceso de formación de la
intención. La posibilidad de que la conducta sea cambiada dependerá,
básicamente, del proceso de decisión y de la fortaleza de las intenciones entre
las distintas alternativas. Este proceso de comparación y selección de
intenciones evaluando las alternativas ha sido desarrollado por distintos autores
(Fishbein, 1980; Fishbein y Ajzen, 1980; Fishbein et al., 1980; Sperber et al.,
1980). Por tanto, la predicción o confirmación de la conducta se vuelve menos
precisa cuando están presentes distintas opciones (Sheppard et al., 1988).

Kahle y Beatty (1987) y Sheppard et al. (1988) entre otros muchos autores
señalan que algunos procesos de decisión no son conscientes, por lo que en esos
casos esta teoría no sería aplicable.

Existen diferencias entre el objeto de una intención y la intención real. Así, las
acciones o conductas no gobernadas por el individuo sino por factores externos
a él quedarán fuera del alcance de la TRA. El modelo no contempla que para
66
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
llevar a cabo una conducta se necesitan conocimientos, habilidades, recursos u
otros (Sheppard et al., 1988).

No existe en el modelo ninguna posibilidad de que el individuo no consiga sus
objetivos (Atkinson, 1958) ni las consecuencias que puede tener esto.

Un problema práctico en TRA es la falta de una escala válida y fiable aunque
algunos autores han desarrollado formulaciones en la escala de Guttman5,
Thurstone6 o Likert (Álvarez et al., 1997).
3.2.2.5.
Repercusiones y evolución
En respuesta a las limitaciones de la TRA, algunos autores han extendido y modificado el
modelo inicial. Una de las modificaciones más extendidas es incluir nuevas variables
entre la actitud e intención. De esta forma Ajzen, Timko y White (1982) incluyen el
constructo automonitorización que se define como la tendencia de los individuos a, en
función de la situación, adaptar su comportamiento a la misma (Snyder, 1974). Si la
automonitorización del individuo es baja, el esquema de TRA seguirá siendo válido. Sin
embargo, si esta variable tiene mucho peso, las variaciones con respecto a TRA son de
considerable calado.
De manera similar Miller y Grush (1986) añaden la autoconciencia, que se define como
la tendencia del sujeto a ser más consciente de los propios pensamientos y sentimientos
que modulan las relaciones entre actitud y comportamiento real.
Otros autores han añadido aspectos de tipo economicista (Lynne y Rola, 1988), de
carácter ético y moral (Boyd y Wandersman, 1991) e incluso de tipo académico, como
por ejemplo una predicción de entrada en la universidad (Carpenter y Fleishman, 1987).
El propio Ajzen desarrolló en 1985 una revisión de TRA (Ajzen, 1985) conocida como la
Teoría del Comportamiento Planeado, que introduce el control consciente del individuo
como variable que influye en su comportamiento.
La Teoría de la Acción Razonada ha sido la base de teorías muy asentadas del
comportamiento del consumidor. Partiendo de la base de la influencia de las creencias
normativas y el valor que tienen en la norma subjetiva, Davis et al. (1989) desarrollaron
5
En la escala de Guttman se le presentan al sujeto una serie de cuestiones jerarquizadas de mayor a
menor importancia.
6
La escala de Thurstone mide la actitud de los individuos a través de un continuo de ítems
escalonados, donde cada ítem es un juicio acerca de un tema y su puntuación indica cómo de favorable
es el juicio.
67
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
el modelo TAM que predice la aceptación de los usuarios de las tecnologías de la
información.
3.2.3. Teoría Cognitiva Social (SCT)
La Teoría Cognitiva Social (SCT7) propone un modelo que presenta notables diferencias
con los anteriores. No solo pretende describir una situación si no que además modela el
cambio que puede sufrir el comportamiento provocado por factores personales o del
entorno (Bandura, 1977, 1986). En los siguientes epígrafes se expone la teoría, su origen
e influencia, formulación y limitaciones.
3.2.3.1.
Influencias y origen
Las raíces de la Teoría Cognitiva Social se sitúan en la psicología del aprendizaje,
afirmando que el comportamiento del individuo puede ser explicado por la observación
de lo que realizan otros individuos. Estos comportamientos pueden servir de guía para
permitir a los individuos actuar en base a las construcciones simbólicas producto de la
observación (Crosbie–Burnett y Lewis, 1993).
Las teorías de la psicología social dieron lugar a la Teoría del Aprendizaje Social (SLT8),
precursora de la Teoría Cognitiva Social, define el ser “auto–social9” (James, 1890).
Posteriormente, Miller y Dollard (1941) incorporan a SLT las bases del aprendizaje:
refuerzo, castigo, extinción e imitación de modelos.
SLT tiene tres principios fundamentales (Perry et al., 1990; Crosbie–Burnett y Lewis,
1993):

Las personas pueden aprender observando a otras personas.

Los individuos modelan su conducta observando el comportamiento de personas
con las que se sienten identificados.

Cuando las personas observan las consecuencias de un comportamiento, actúan
conforme a la consecuencia del comportamiento.
Los primeros trabajos de Bandura (1973, 1977, 1986) prestaron especial atención a la
idea de que puede existir una variación temporal significativa en el lapso entre la causa
7
Social Cognitive Theory, en inglés.
Social Learning Theory, en inglés.
9
Social self, en inglés.
8
68
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
y el efecto. Posteriormente, y para distinguirse de las teorías conductistas, Bandura
renombró la SLT como Teoría Cognitiva Social (Bandura, 1986).
3.2.3.2.
Formulación de la teoría
En la Teoría Cognitiva Social (Bandura, 1977, 1986, 1989) el comportamiento de los
individuos queda definido como la interacción de tres elementos en lo que se denomina
determinismo recíproco. La conducta puede ser moderada como consecuencia de los
estímulos que percibe el individuo (ver gráfico 30):



Los factores personales, es decir, los rasgos propios de un individuo y que lo
caracterizan.
El comportamiento o forma de actuar.
El entorno – todo aquello que es extrínseco a la persona, diferenciando entre
entorno físico y entorno social.
Comportamiento
Factores
Personales
Factores
Ambientales
GRÁFICO 30. MODELO DE LA TEORÍA COGNITIVA SOCIAL (BANDURA, 1977, 1986, 1989)
El peso de los tres factores anteriores es muy dependiente de la situación concreta en la
que tiene lugar y de las características del individuo concreto (Bandura, 1989), lo que
puede complicar el modelo. La SCT introduce, por tanto, la relación del individuo con su
entorno social, además de las expectativas y creencias presentes en otras teorías
poniendo el énfasis en procesos cognitivos en los que el individuo, con la información
disponible, construye su propia realidad, mezclando pensamientos, sentimientos y
acciones, a través de cinco habilidades básicas de los individuos: la capacidad simbólica,
la capacidad de previsión, la experiencia observada, la auto–regulación y la auto–
reflexión (Chiu et al., 2006; Jones, 1989; Pajares, 1996; Bandura, 1989).
La capacidad simbólica indica que los símbolos facilitan los mecanismos del
pensamiento, dando forma, continuidad y significado a las experiencias (Bandura,
69
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
1989). La capacidad de aprender observando10 refleja la habilidad de las personas para
instruirse de la observación de otros. El aprendizaje observacional permite concebir
nuevas formas de comportamiento (Bandura, 1977, 1989), aunque puedan no llevarse a
cabo. El aprendizaje observacional se vale del período de atención los procesos de
retención, de reproducción motora y de motivación para crear patrones de
comportamiento ágilmente (Bandura, 1969, 1977, 1986, 1989).
La auto–eficacia del individuo, sumada a sus expectativas de comportamiento influirán
de manera importante en el comportamiento futuro de una persona (Chiu et al., 2006),
especialmente en el ámbito de las nuevas tecnologías (Davis, 1989; Compeau y Higgins,
1995) donde la auto–eficacia es uno de los mayores condicionantes de la
auto–regulación del individuo, permitiéndole analizar sus experiencias personales y
reflexionar sobre las mismas siendo también un indicador de la creencia de individuo
para tener éxito (Bandura, 1977). En gran medida la auto–eficacia viene determinada
por la creencia en que es posible conseguir ser auto–eficaz (Pajares, 2000).
3.2.3.3.
Limitaciones y aplicaciones de la SCT
La Teoría Cognitiva Social ha sido de gran utilidad en disciplinas como la educación –en
al ámbito del estudio del aprendizaje– y la medicina para el estudio del comportamiento
y de las posibles modificaciones de la conducta, tanto a nivel individual como a nivel
grupal.
Una de las primeras aplicaciones de las ideas preliminares de Bandura anteriores a la
SCT fue el estudio de valores morales en niños (Bandura y McDonald, 1963). Su
principal limitación es su complejidad y su carácter más teórico que real ya que la
auto–eficacia prácticamente ha sido el único constructo desarrollado en la práctica.
3.2.4. Teoría del Comportamiento Planeado (TPB)
La Teoría del Comportamiento Planeado (TPB11) (Ajzen, 1985, 1991) es una evolución
de la Teoría de la Acción Razonada (TRA) (Fishbein y Ajzen, 1975; Ajzen y Fishbein,
1980) que intenta dar respuesta a sus limitaciones, incrementando su capacidad
predictiva original en comportamientos en los que el control por parte del individuo es
limitado.
10
11
Vicarius capability, en inglés
Theory of Planned Behavior, en inglés
70
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
3.2.4.1.
Influencias y origen
La Teoría de la Acción Razonada a pesar de su éxito en el campo de la psicología social
(Farley et al., 1981; Sheppard et al., 1988) presentaba importantes limitaciones –algunas
de ellas sugeridas por los propios autores–. Por esta razón, Ajzen desarrolló en 1985
sobre la base de TRA la Teoría del Comportamiento Planeado, que tenía en cuenta no
solo los aspectos actitudinales sino que además incluía el control que los individuos
tienen sobre su propio comportamiento. Ajzen tomó el punto de partida de los trabajos
de Bandura (1977), de las teorías del aprendizaje animal (Hull, 1943) y del proceso
cognitivo (Fleishman, 1958).
3.2.4.2.
Formulación de la teoría
TPB añade a TRA un único constructo denominado control del comportamiento
percibido (Ajzen, 1985, 1991; Huang y Chuang, 2007) que influye de manera decisiva en
el comportamiento de los individuos. El resto de constructos presentes en TRA se
encuentran de nuevo en TPB: la actitud hacia la conducta –predisposición positiva o
negativa de una persona hacia un objeto de estímulo–, la norma subjetiva –percepción
del individuo sobre lo que otras personas opinan de su conducta– y la intención
conductual. El modelo de TPB puede encontrarse en el gráfico 31.
El control del comportamiento percibido (PBC12) se define como la presencia o ausencia
de los recursos y oportunidades necesarias para actuar de una determinada manera.
Además, mientras que la actitud y la norma subjetiva vienen determinadas por las
creencias sobre la conducta y las creencias normativas, el PBC es función de las
creencias sobre el control (Schifter y Ajzen, 1985; Ajzen, 1991); es decir, sobre los
factores que pueden facilitar o dificultar el comportamiento.
12
Perceived Behavioural Control, en inglés
71
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Actitud
Norma Subjetiva
Intención
Conducta
Control del
comportamiento
percibido
GRÁFICO 31. TEORÍA DEL COMPORTAMIENTO PLANEADO (AJZEN, 1985)
La formulación algebraica de la TPB queda de la siguiente manera (ecuación 3):
ECUACIÓN 3. FORMULACIÓN ALGEBRAICA DE LA TPB
El Control del Comportamiento Percibido (PBC), que tiene en cuenta los factores que
hacen que un individuo no tenga un control total sobre su comportamiento, puede
descomponerse en dos factores: las condiciones facilitantes (Triandis, 1979) que
reflejan la disponibilidad de recursos (tiempo, dinero,…) para realizar una conducta y la
auto–eficacia (Ajzen, 1991) que se define como la confianza de un individuo en sí mismo
para desarrollar o ejercer una determinada conducta (Bandura, 1977).
El control del comportamiento percibido influye no solo de forma directa en la intención
conductual sino también en la misma conducta (Ajzen, 1985; Ajzen, 1991; Ajzen y
Madden, 1986). A partir de la formulación de la Teoría del Comportamiento Planeado se
deduce que, conocidos la actitud, la norma subjetiva y el control del comportamiento
percibido, puede predecirse la intención conductual y con ella la conducta del individuo.
En algunas ocasiones el PBC permite obtener una estimación aproximada de la conducta
final del individuo (Ajzen, 1991; Celuch et al., 2007). La conducta además depende de
factores no motivacionales como la oportunidad de contexto (Sarver, 1983), la
existencia de recursos (Liska, 1984) y la capacidad de control de la acción (Kuhl, 1985).
72
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
3.2.4.3.
Evolución y repercusiones
Una primera evolución de la teoría consistió en descomponer las creencias en distintos
constructos que expliquen mejor la Teoría del Comportamiento Planeado (Brown y
Venkatesh, 2005; Taylor y Todd, 1995b).
Sobre DTPB se desarrolló el Modelo Integrado del Comportamiento (IBM13 ) de
Kasprzyk, Montaño y Fishbein (1998); el modelo pretende explicar la conducta de los
individuos en el campo de la medicina, introduciendo un constructo denominado
“agente personal” que se compone del Control Percibido y la auto–eficacia y explicitando
otros factores que afectan directamente a la conducta como el hábito y el entorno
(Montaño y Kasprzyk, 2008).
Otros constructos han sido añadidos a la TPB posteriormente: la confianza (Wu y Chen,
2005), el beneficio y el riesgo percibido (Lee, 2009), la conducta (De Cannière et al.,
2009) y factores de identidad e influencias sociales (Thorbjørnsen et al., 2007),
obteniendo resultados plenamente satisfactorios en muchos estudios desarrollados
(Brown y Venkatesh, 2005; Pavlou y Fygenson, 2006; Taylor y Todd, 1995; Mathieson,
1991).
3.2.4.4.
Limitaciones
A pesar del respaldo de muchos autores a TPB (Morrison et al., 1996; Conner et al.,
1998) también ha recibido críticas: no existe una relación consistente entre las creencias
y los constructos principales y por otra parte existe una gran dificultad de identificar y
medir las creencias influyentes en situaciones específicas (Hernández-García, 2012).
Algunos autores han echado en falta en TPB variables sociodemográficas (Godin y Kok,
1996) y su influencia en la conducta (Montaño y Kasprzyk, 2008). También su aplicación
a la adopción en tecnología ha sido puesta en entredicho (Gentry y Calantone, 2002;
Liska, 1984).
3.2.5. Modelo de Aceptación de la Tecnología (TAM)
El Modelo de Aceptación de la Tecnología, TAM14 (Davis, 1989; Davis et al., 1989; Davis,
1986), propuesto como una modificación de la TRA, ha tenido una gran influencia en la
13
14
Integrated Behavioral Model, en inglés.
Technology Acceptance Model.
73
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
literatura científica de adopción de tecnologías (Venkatesh et al., 2007). Su éxito se debe
a la utilización de conceptos y constructos ignorados en el resto de teorías y que
explican la aceptación de tecnología por parte de los usuarios (Lee et al., 2003).
3.2.5.1.
Influencias y origen
El modelo de aceptación de la tecnología, propuesto por Davis inicialmente en su tesis
doctoral en 1986 (Davis, 1986), parte de la base de la Teoría de la Acción Razonada y
está específicamente formulada en el contexto de la aceptación de las tecnologías de la
información o sistemas de información por parte del individuo.
TAM recibe sus influencias de TRA (actitud, creencias y conducta final del individuo) y
de los primeros estudios de adopción de sistemas de información (Swanson, 1974;
Benbasat y Dexter, 1986; Beach y Mitchel, 1978; Tornatzky y Klein, 1982).
3.2.5.2.
Formulación del modelo
Inicialmente TAM se planteó como una modificación de TRA orientada a la adopción de
tecnologías de la información (Davis et al., 1989) replicando el modelo en diferentes
entornos tecnológicos con el fin de verificar su consistencia (Adams et al., 1992; y
comparándola frente a TRA, TPB y DTPB, obteniendo TAM una mejor explicación del
fenómeno de adopción de forma más sencilla (Taylor y Todd, 1995; Igbaria et al., 1997).
Lo que diferencia a TAM de TRA es la eliminación de la norma subjetiva del modelo y la
introducción de la utilidad percibida y la facilidad de uso percibida. La actitud hacia el
uso determina finalmente el comportamiento del individuo, en este caso enfocado en la
aceptación y uso de tecnologías (ver gráfico 32).
La utilidad percibida (PU15) se define como “el grado en que una persona cree que el uso
de un sistema en concreto mejorará su desempeño en una actividad” (Davis, 1989) o
como “el resultado de la evaluación de un usuario de las características extrínsecas de
las TI como la orientación a tareas o a resultados” (Gefen y Straub, 2000). Dicho de otro
modo: un individuo utilizará una tecnología si le genera un mejor desempeño y mayor
productividad en el trabajo, mejorando su actitud respecto a la tecnología concreta –por
ejemplo, el comercio electrónico (Gentry y Calantone, 2002) –. La utilidad percibida
influye directamente en la actitud hacia el uso e indirectamente en la intención de uso.
15
Perceived Usefulness.
74
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Utilidad Percibida
(PU)
Variables
Externas (VE)
Actitud hacia el
uso (A)
Intención de Uso
(BI)
Uso de la
Tecnología (U)
Facilidad de Uso
Percibida (PEOU)
GRÁFICO 32. MODELO DE ACEPTACIÓN DE LA TECNOLOGÍA (DAVIS, 1986)
La facilidad de uso percibida (PEOU16) se define como la creencia de que el uso de un
sistema estará libre esfuerzo adicional (Davis, 1989). La PEOU tiene influencia en la
utilidad percibida y en la actitud hacia el uso del sistema. La PEOU refleja características
intrínsecas de las TI como la facilidad de uso y la facilidad de aprendizaje (Gefen y
Straub, 2000).
Su efecto en estas variables se debe conceptualmente a la auto–eficacia y la
instrumentalidad17 (Davis et al., 1989). La auto–eficacia representa la evaluación de la
ejecución de las tareas para tratar con situaciones futuras, por lo que cuanto más fácil
sea la interacción con una tecnología mayor será la eficacia percibida (Bandura, 1982).
La instrumentalidad es la causa del efecto de la PEOU en la PU. Para medir las variables
PEOU y PU, Davis (1989) desarrolló y validó una escala adecuada a las mismas (Dwivedi
et al., 2011).
El modelo de aceptación de tecnologías queda entonces algebraicamente formulado
como sigue (ecuación 4):
ECUACIÓN 4. EXPRESIÓN ALGEBRAICA DEL MODELO DE ADOPCIÓN DE LA
TECNOLOGÍA
16
17
Perceived Ease of Use, en inglés.
Instrumentality, en inglés.
75
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
La incidencia de las variables externas (VE) hace que la PU pueda expresarse en función
de PEOU y VE (ver ecuación 5):
ECUACIÓN 5. EXPRESIÓN ALGEBRAICA DE LA UTILIDAD PERCIBIDA
Los pesos (
) se calculan de forma regresiva y al igual que hemos visto en
modelos anteriores dependen de las características de cada individuo. Por tanto, si una
tecnología es útil se usará si también se percibe como fácil de usar.
Una de los mayores cambios de TAM respecto a TRA es la omisión de la norma subjetiva
como constructo en el modelo. En realidad, se está considerando que la norma subjetiva
está presente a través de las actitudes de manera indirecta (Warshaw, 1980). Sin
embargo, algunos autores posteriormente incluyeron este constructo en otras versiones
del modelo (Venkatesh y Morris, 2000).
3.2.5.3.
Limitaciones
A pesar de que TAM, debido a su especificidad, es un modelo que mejora la explicación
de la adopción de tecnologías con respecto a modelos anteriores como TRA ha recibido
críticas por distintos autores. La reducción de constructos de actitud a constructos de
creencias y la omisión de las influencias sociales ha supuesto para algunos autores una
simplificación excesiva de esta teoría con respecto a otras como TRA o TPB (Mathieson,
1991).
Otras investigaciones cuestionan la relación entre constructos definidas en TAM. En el
caso de modelos de comercio electrónico basados en TAM algunas investigaciones
rechazan las hipótesis que sobre la relación entre utilidad percibida, facilidad de uso
percibida y actitud aduciendo que, si bien la facilidad de uso percibida ejerce cierta
influencia en el comportamiento de uso de tecnologías, no lo hace de forma directa
sobre la actitud sino indirectamente a través de la utilidad percibida (Venkatesh y Davis,
1994; Gefen, 2000).
Otra limitación de TAM es que no considera que, en determinadas situaciones, el uso de
tecnologías pueda ser forzado (por ejemplo el uso de un nuevo sistema de información
en la empresa). Por tanto TAM restringe su uso a contextos en los que la aceptación de
tecnologías es voluntaria (Jackson et al., 1997).
76
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
También (al igual que en TRA) destaca la ausencia de factores como el hábito y la
imagen, el entretenimiento o disfrute percibido y otros factores de carácter motivacional
y afectivo. Estas ausencias pueden llevar a errores en la predicción de conductas
(Bagozzi, 2007). TAM no define ninguna escala de forma explícita, dificultando la
medida y comparación del comportamiento del individuo con el de otros individuos. Ello
se ve agravado por el hecho de partir en muchas ocasiones en las investigaciones de
datos de intención de uso en lugar de datos reales para analizar la utilización de las
tecnologías (Agarwal y Prasad, 1998).
Karahanna y Straub (1999) han criticado que la tendencia a aplicar el modelo a grupos
demasiado homogéneos, conduce a resultados difícilmente generalizables a entornos
reales. Por último, la falta de una definición formal de las variables externas que afectan
de forma directa a la facilidad de uso y utilidad percibida ha sido también criticada, pues
engloba distintas variables que no se explicitan y sobre las que por tanto resulta
complicado actuar (Venkatesh, 2000).
3.2.5.4.
Repercusiones y evolución
El número de teorías sobre adopción de innovaciones desarrolladas sobre la base de
TAM, demuestran el impacto que ha tenido este modelo (Dwivedi et al., 2011). La
variedad de estudios realizados de adopción de distintas tecnologías –correo
electrónico, fax, ordenadores personales y sistemas de procesamiento de información,
entre otros–, están presentes en gran cantidad de investigaciones (Dwivedi et al., 2011;
Mathieson, 1991; Taylor y Todd, 1995; Agarwal y Karahanna, 2000).
Otros autores como Davis, Bagozzi y Warshaw (1989) han propuesto la combinación de
teorías como TRA y TAM en una única teoría mejorada. Basados en ello Taylor y Todd
(1995b) plantearon su Teoría Descompuesta del Comportamiento Planeado (DTPB).
Otros autores han añadido constructos adicionales al modelo como el control intrínseco
de la motivación, las emociones (Venkatesh, 2000), el disfrute percibido (Van der
Heijden, 2004) o la confianza (Gefen et al., 2003; Pavlou, 2003). Como consecuencia han
surgido modelos como TAM2, TAM3 y UTAUT.
Hernández-García (2012) realiza una revisión completa de la evolución del Modelo de
Aceptación de Tecnologías desde la primera versión de Davis en 1986 hasta las últimas
extensiones del modelo en el año 2008 (ver gráfico 33).
77
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Venkatesh et al.
(2003)
Davis y
Venkatesh
(2000)
Straub (1994)
1986
Introducción del modelo
1990
Gefen et al.
(2003)
Davis y
Venkatesh
(1996)
Validación del modelo
Davis (1986)
Venkatesh et al.
(2003)
Madurez
Extensión del modelo
Adams et al.
(1992)
Venkatesh y Bala
(2008)
Adaptaciones
Taylor y Todd
(1995 b)
1995
2000
2003
2008
GRÁFICO 33. EVOLUCIÓN CRONOLÓGICA DE TAM (HERNÁNDEZ-GARCÍA, 2012)
La fase de introducción del modelo se inicia con el Modelo de Aceptación de Tecnologías
(Davis, 1986; Davis et al., 1989), al que siguieron dos líneas diferentes: las teorías y
modelos que tratan de replicar TAM aplicándolo a otras tecnologías (Adams et al., 1992;
Davis et al., 1989), situaciones (Sambamurthy y Chin, 1994) o muestras con objeto de
verificar la validez del modelo y el estudio de la relación entre TAM y TRA de la que
surge la Teoría Descompuesta del Comportamiento Planeado (DTPB) (Taylor y Todd,
1995b).
La validación del modelo comienza con el estudio de Adams et al. (1992) que prueba la
adecuación del mismo en diferentes situaciones y sistemas de información. También
cuenta esta fase con teorías que discuten la validez del modelo probando la necesidad de
un modelo de tres factores en lugar de solo dos (Segars y Grover, 1993).
El periodo de extensión del modelo se refiere a las teorías que, una vez probada la
validez del modelo, proponen nuevos constructos o relaciones entre los mismos que
extienden el modelo de aceptación de tecnologías original (Straub, 1994; Gefen y Straub,
1997; Moon y Kim, 2001; Karahanna et al., 1999; Gefen et al., 2003).
78
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
La fase de madurez comprende el desarrollo de TAM2 (Venkatesh y Davis, 2000), que
añade al modelo la norma subjetiva y los factores afectivos, y de UTAUT (Venkatesh et
al., 2003).
La fase de adaptaciones (Hernández-García, 2012) comprende perfeccionamiento de los
nuevos modelos creados a partir de TAM, como TAM3 (Venkatesh y Bala, 2008) o
híbridos de otros modelos (Taylor y Todd, 1995c).
3.2.6. Modelo de Éxito de los Sistemas de Información
El Modelo de Éxito de los Sistemas de Información (IS Success Model) de DeLone y
McLean (1992, 2003, 2004) trata de proporcionar una definición general y
comprensible del éxito de los SI que cubra diferentes perspectivas de evaluación de los
mismos.
3.2.6.1.
Influencias y origen
Los orígenes del modelo de DeLone y McLean se sitúan en 1980, cuando, con motivo de
la primera Conferencia Internacional sobre Sistemas de Información (ICIS), Keen (1980)
introdujo su punto de vista acerca de los retos clave en el campo de los Sistemas de
Información. Desde entonces se han ido desarrollando teorías, modelos e
investigaciones en la aceptación de tecnologías, la utilización de marcos de trabajo en
los SI, y el valor de negocio de las TI. Entre estas teorías aparece una corriente centrada
en la definición del éxito de los SI, que desde 1981 a 1987 genera gran cantidad de
artículos y publicaciones en este tema y supone uno de los detonantes del desarrollo del
modelo de DeLone y McLean.
Previamente, en 1978, Mason desarrolló un modelo inspirado en el modelo de Shannon
y Weaver (1949) que identifica tres niveles de información: el técnico, el semántico, y el
de efectividad, subdividido éste en otras tres categorías: recepción de la información,
influencia del receptor, e influencia en el sistema. Estas tres categorías sientan las bases
del modelo de DeLone y McLean, puesto que asocian cada una de ellas con diferentes
factores de éxito de los SI, dando lugar así a la primera formulación del modelo en 1992.
3.2.6.2.
Formulación del modelo
El modelo de DeLone y McLean (1992), tomando como partida el modelo de Mason, y
con objeto de proporcionar una clasificación de las medidas del éxito de los SI, define
79
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
seis categorías o dimensiones del éxito de los SI: calidad del sistema, calidad de la
información, uso, satisfacción del usuario, impacto individual e impacto organizacional.
Estas categorías quedan además clasificadas en los tres niveles del modelo de Shannon y
Weaver (1949) y los cinco de Mason (1978). El modelo de Delone y Mclean contribuye
así a explicar los factores de éxito de un SI, proporcionando por un lado un esquema de
categorización que recoge los factores más importantes investigados durante años, y por
otro un modelo con interdependencias causales y temporales entre las distintas
categorías (McGill et al., 2003).
La calidad del sistema pertenece al nivel técnico o de producción, y constituye las
características deseables en un Sistema de Información, por lo que incluye las medidas,
normalmente centradas en aspectos de usabilidad y rendimiento, del sistema en sí. En
este grupo de categorías se incluye por ejemplo la facilidad de uso percibida, constructo
esencial en el Modelo de Aceptación de la Tecnología (Davis, 1989), así como la
conveniencia y el tiempo de respuesta (Iivari, 2005) o la interactividad y usabilidad
(McKinney et al., 2002).
La calidad de la información se corresponde con el nivel semántico o de producto, y se
refiere a la calidad de la información que el sistema produce y su utilidad para el
usuario. Es el antecedente clave que lleva a la satisfacción del usuario. Factores que se
engloban en la calidad de la información son la adecuación (McKinney et al., 2002), la
consistencia (Iivari, 2005), la disponibilidad o la relevancia (Gable et al., 2008).
El uso de la información, o simplemente uso, comprende diferentes dimensiones de uso
–uso real, voluntario, intención de uso, uso percibido– e incluso diferentes niveles o
formas de uso pero en general puede definirse como la frecuencia con la que un sistema
de información es utilizado (DeLone y McLean, 1992). Este factor es en teoría uno de los
más objetivos pues es posible medirlo a partir del número de funciones usadas como la
frecuencia de acceso o el tiempo de conexión.
La satisfacción del usuario pertenece al nivel de efectividad y se corresponde con la
influencia del receptor definida por Mason (1978). Es un factor especialmente clave no
solo en la adopción de tecnologías o medida del éxito de los SI, sino en la continuidad en
el uso de éstas. Algunas de las variables incluidas en la medida de la satisfacción del
usuario son la efectividad y eficiencia (Almutairi y Subramanian, 2005), el disfrute
(Gable et al., 2008) o la satisfacción general (Almutairi y Subramanian, 2005; Gable et al.,
2008).
80
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
El impacto individual se relaciona, junto con el impacto organizacional, con el nivel de
efectividad y la categoría de Mason (1978) de influencia en el sistema. Mide el impacto
que el sistema de información tiene en los usuarios a nivel individual, por lo que incluye
elementos como la efectividad y el rendimiento en el trabajo (Davis, 1989), o la
productividad individual y la consciencia (Gable et al., 2008).
Finalmente, el impacto organizacional requiere evaluar los cambios causados por el
sistema de información en la organización, atendiendo a aspectos tales como el cambio
en los procesos de negocio (Gable et al., 2008), mejora de la coordinación y de las
operaciones internas (Almutairi y Subramanian, 2005), o la reducción de costes (Sedera
y Gable, 2004).
La calidad del sistema y la calidad de la información afectan de forma conjunta al uso y a
la satisfacción del usuario. A su vez, estos tienen un cierto grado de influencia, tanto
positiva como negativa, entre ellos y son los antecedentes del impacto individual que
finalmente ejercerá un impacto en la organización. DeLone y McLean (1992) reconocen
la necesidad de validar y desarrollar más el modelo pero sugieren tomarlo como base
para la selección de medidas de los SI apropiadas teniendo muy en cuenta las
interdependencias entre las seis categorías.
Pasados diez años DeLone y McLean (2002, 2003) deciden actualizar el modelo de éxito
de los SI valiéndose de las distintas aportaciones que, siguiendo su llamada, se habían
hecho al modelo original. Las principales diferencias entre ambas modelos son: (1) la
agregación de la calidad del servicio como categoría de éxito de los sistemas de
comercio electrónico; (2) la sustitución de la categoría uso por intención de uso; y (3) la
fusión del impacto individual y organizacional en el constructo denominado beneficios
netos.
La necesidad de incluir la calidad del servicio surge a raíz de las críticas recibidas sobre
la escasa importancia de la calidad del sistema en la evaluación del éxito de éste
(Seddon, 1997). De este modo, la calidad del servicio representa la calidad del soporte
que el usuario recibe del departamento de TI que da apoyo al sistema. Entre los
parámetros que permiten medir la calidad del servicio se encuentran la seguridad y
fiabilidad (Pitt et al., 1995) así como la calidad intrínseca e interpersonal (Chang y King,
2005). Por otro lado, la definición de los beneficios netos pretende generalizar el
impacto del sistema, para no solo incluir al individuo y la organización sino todos los
81
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
agentes interesados. Así, para cada sistema y contexto habrá que seleccionar el agente
sobre el cual el sistema de información ejerce un impacto considerable.
Con la agregación de estas nuevas variables se redefinen también las relaciones que las
interconectan (DeLone y McLean, 2002, 2003), por lo que la representación gráfica del
modelo se ve modificada (gráfico 34).
Intención de
Uso
Uso
Calidad de la
Información
Calidad del
Sistema
Beneficios Netos
Satisfacción del
Usuario
Calidad del
Servicio
GRÁFICO 34. MODELO DE ÉXITO DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN (DELONE Y MCLEAN,
2002, 2003)
Los nuevos constructos y relaciones entre éstos tratan de dar respuesta a las críticas
recibidas sobre el primer modelo. La relación más importante añadida a la actualización
de éste es la inclusión del efecto de los beneficios netos sobre la intención de uso y la
satisfacción del usuario, puesto que la relación en este sentido, más que en el contrario,
ha sido probada empíricamente (Peter et al., 2008). De este modo, la intención de uso y
la satisfacción del usuario con el sistema tienen como resultado ciertos beneficios que
positiva o negativamente influirán en los primeros motivando un continuo uso del
sistema de información.
DeLone y McLean (2003) no solo propusieron la actualización del modelo sino que
evaluaron su utilidad en las nuevas prácticas relacionadas con la gestión de los SI,
especialmente en comercio electrónico.
82
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
3.2.6.3.
Limitaciones y evolución
El modelo de DeLone y McLean original (1992) ha sido criticado, fundamentalmente,
por ser incompleto; es decir, por no incluir todas las dimensiones necesarias o presentar
alternativas de éxito. Las principales limitaciones del modelo fueron destacadas a lo
largo de los años desde la primera formulación del modelo en 1992 hasta su
actualización y refinamiento en 2003, que surgió precisamente con el objeto de suplir
aquellas limitaciones más destacadas y apoyadas por los
experimentos e
investigaciones. Entre las más destacadas se encuentra la realizada por Seddon y Kiew
(1994), quienes probaron parte del modelo de Delone y Mclean usando ecuaciones
estructurales. Además, reemplazaron la categoría uso por la utilidad y añadieron la
variable implicación del usuario. Posteriormente, Seddon (1997) revisó el modelo
dividiéndolo en dos modelos parciales, un modelo de comportamiento de uso de los SI y
otro centrado en el éxito de los SI, lo que según DeLone y McLean complica
innecesariamente el modelo yendo en contra de las intenciones del original.
Partiendo de la adaptación de Seddon (1997) del modelo de Delone y McLean, Garrity y
Sanders (1998) llevaron a cabo una nueva reformulación del mismo para que tuviera en
cuenta los sistemas organizacionales y sociotécnicos. A su vez, este modelo fue
extendido por Molla y Licker (2001) para medir el éxito de los sistemas de comercio
electrónico.
3.2.7. Teoría Descompuesta del Comportamiento Planeado (DTPB)
La Teoría Descompuesta del Comportamiento Planeado (DTPB18) (Taylor y Todd,
1995b) trata de explicar el comportamiento del consumidor a partir de la
descomposición de sus dimensiones en conjuntos específicos de creencias.
3.2.7.1.
Influencias y origen
La DTPB surge como una extensión de la Teoría del Comportamiento Planeado (Ajzen,
1985, 1991) incorporando a la misma algunas de las conclusiones extraídas de la Teoría
de Difusión de Innovaciones (Rogers, 1962). Además, para evaluar la validez de la nueva
teoría ésta es comparada con el Modelo de Aceptación de la Tecnología (Davis, 1989), en
busca de mejorar el entendimiento del uso de las TI. Por otro lado, la Teoría
18
Decomposed Theory of Planned Behavior, en inglés.
83
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Descompuesta del Comportamiento Planeado recoge las influencias de teorías
anteriores centradas en el uso de las TIC, en especial de TRA, TAM y TPB.
Sin duda, otra de las corrientes con enorme influencia en DTPB es la psicología social y
en concreto los modelos que, basados en la intención, tratan de predecir el uso de las
tecnologías y estudian por tanto los determinantes de esa intención como las actitudes,
las influencias sociales, o las condiciones facilitadoras (Davis et al., 1989; Mathieson,
1991).
Así, las dos líneas de investigación que confluyen en la elaboración de la DTPB son: TAM
y su aplicación en el estudio del comportamiento de uso de las TI, y la adopción y uso de
las TI desde la perspectiva de Difusión de Innovaciones. DPTB recibe este nombre por
descomponer la norma subjetiva y el control del comportamiento percibido en
dimensiones específicas. Según Taylor y Todd (1995), la DTPB provee un mejor
entendimiento del uso de las TI que TAM al incluir variables adicionales cuyo efecto en
el comportamiento de los consumidores ha sido probado.
3.2.7.2.
Formulación de la teoría
La Teoría Descompuesta del Comportamiento Planeado (Taylor y Todd, 1995b)
considera tres factores determinantes de la intención de conducta, que se refleja a su vez
en la conducta de uso: (1) la actitud, (2) la norma subjetiva y (3) el control del
comportamiento percibido. El principal aporte de esta teoría frente a sus antecesoras
TPB y TAM es la incorporación los antecedentes que influyen de forma directa en las
tres dimensiones (gráfico 35).
84
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Utilidad Percibida
Facilidad de Uso
Percibida
Actitud
Compatibilidad
Influencia de
Iguales
Norma Subjetiva
Intención
Conducta
Influencia de
Superiores
Auto- eficacia
Facilitación de
recursos
Control del
comportamiento
percibido
Facilitación de la
tecnología
GRÁFICO 35. TEORÍA DESCOMPUESTA DEL COMPORTAMIENTO PLANEADO (TAYLOR Y
TODD, 1995)
Una de las ventajas de la descomposición radica en la creación de un modelo más
manejable y relevante que señala factores específicos que pueden influir en la adopción
y uso de tecnologías.
En DPTB, la actitud es una respuesta ante un estímulo, que puede ser una conducta (se
toma la definición propuesta en la TRA). Se compone de tres factores: (1) la utilidad
percibida, (2) la facilidad de uso percibida y (3) la compatibilidad. La descomposición de
la actitud ha resultado problemática y difícil, y eso uno de los motivos por los que Davis
et al. (1989) y Mathieson (1991) consideran que TAM explica mejor las intenciones de
uso que TRA o TPB. Con objeto de resolver estas dificultades Taylor y Todd (1995b)
basan la descomposición de la actitud en las características percibidas de innovación de
Rogers (1983). Así, la utilidad percibida se asemeja al concepto de ventaja relativa de
85
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Rogers, pues refleja el grado en que un individuo cree que usar un sistema o tecnología
mejoraría su rendimiento. Por otro lado, la definición de la facilidad de uso percibida, al
igual que la de la utilidad percibida, es la empleada en TAM y contraria a la complejidad
de IDT, el grado en que una innovación es percibida como difícil de entender o utilizar
(Rogers, 1983). La última variable incorporada como determinante de la actitud es la
compatibilidad; esto es, la medida en que una innovación encaja con los valores
existentes, experiencias previas o necesidades actuales de un adoptador potencial
(Rogers, 1983).
La descomposición de la norma subjetiva viene dada por la diferencia de opiniones que
puede existir entre los grupos de referencia (Taylor y Todd, 1995). Si bien Taylor y Todd
(1995) distinguen tres grupos dentro del contexto empresarial – los superiores, los
iguales y los subordinados – solo prueban la teoría aplicada a estudiantes por lo que
distinguen únicamente dos grupos: iguales (otros estudiantes) y superiores
(profesores).
El control del comportamiento percibido se descompone tomando como referencia las
investigaciones de Ajzen (1985, 1991) acerca de este constructo y su relación con la
auto–eficacia (Bandura, 1977) y las condiciones facilitadoras (Triandis, 1971, 1977). La
primera se relaciona con la habilidad percibida por el usuario para llevar a cabo una
tarea, lo que, aplicado al uso de las TI, implica que altos niveles de auto–eficacia
fortalecerán la conducta del individuo así como su uso de la tecnología (Hsu y Chiu,
2004). La segunda variable comprende las condiciones facilitadoras relativas a los
recursos – como el tiempo o el dinero – que representan barreras de uso y son ajenas al
individuo en la organización.
En su estudio, Taylor y Todd (1995b) concluyen que la DTPB posee una capacidad
predictiva ligeramente mayor que la TPB pura y TAM, y destacan la incorporación de la
norma subjetiva y el control del comportamiento percibido para una mejor comprensión
de la conducta del individuo (Taylor y Todd, 1995; Mathieson, 1991). Además, la
descomposición de los constructos principales en aquellos que los causan permite aislar
las razones de éxito de SI o más importante aquellas que lo impiden, por lo que Taylor y
Todd (1995b) recomiendan su uso como guía en situaciones de implantación de
tecnologías. Si bien reconocen que TAM es preferible en casos en los que simplemente se
desee predecir el uso de las TI, DTPB proporciona una comprensión completa del
comportamiento de uso e intención de uso de las TI, así como una serie de guías e
instrucciones para la implantación de sistemas.
86
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
3.2.7.3.
Limitaciones
Las principales limitaciones de la Teoría Descompuesta del Comportamiento Planeado
son listadas por Taylor y Todd (1995b) en un intento por propiciar un mayor estudio de
la adopción de tecnologías y sus factores. En primer lugar, se destaca el contexto al que
se ha aplicado el estudio, ya que es posible que las normas subjetivas y el control del
comportamiento percibido operen de manera distinta en un contexto organizacional,
donde por ejemplo el uso de las TI es normalmente obligatorio.
Por otro lado, prestando atención al análisis estadístico realizado se observa una clara
ausencia de factores, generalmente situacionales, para explicar entre el 60% y el 70% de
variación de la conducta entre individuos. Además de añadir factores, DTPB carece de
relaciones entre los constructos, a pesar de que Taylor y Todd (1995b) sugieren
considerar en investigaciones futuras la influencia de la facilidad de uso en la utilidad
percibida (Davis, 1989; Davis et al., 1989), o la relación entre la facilidad de uso y la
auto–eficacia.
Estudios posteriores han resaltado la inconsistencia temporal del comportamiento
predicho (Kim et al., 2009); es decir, la necesidad de evaluar de nuevo el modelo en cada
instante para predecir con la mayor tasa de acierto posible el comportamiento del
individuo.
3.2.7.4.
Repercusiones y evolución
DTPB, así como su antecesora TPB, ha sido ampliamente utilizada en el contexto de
adopción de tecnologías y por tanto también se ha tomado como base para la
elaboración de nuevas teorías y modelos al respecto. Su versatilidad y capacidad de
explicación de la conducta de uso de tecnologías a través de múltiples factores ha
propiciado su aplicación en todo tipo de contextos, desde la inversión en línea
(Bhattacherjee, 2000) hasta la telemedicina (Chau y Hu, 2002).
Es frecuente encontrar teorías que modifican DTPB mediante la introducción de nuevos
constructos o relaciones entre los mismos, como la satisfacción del usuario y el coste del
servicio (Hung y Chang, 2004), o la imagen y el riesgo (Teo y Pok, 2003) en relación al
uso de tecnología móvil. También han surgido teorías como resultado de la adaptación
de la DTPB a contextos específicos: la adopción de tecnologías, y en concreto de
ordenadores personales, en los hogares (Brown & Venkatesh, 2005), el comportamiento
87
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
en condiciones socio–económicas desiguales (Hsieh et al., 2008) y la adopción de
servicios de mensajería instantánea en organizaciones (To et al., 2008).
Brown y Venkatesh (2005) desarrollaron un modelo para determinar los factores que
determinan la intención de adoptar un ordenador personal en el hogar, aplicado a la
población estadounidense. El modelo propuesto aumenta los factores específicos que
influyen en los tres constructos principales, que a su vez determinan, con mayor o
menor peso, la intención conductual: la actitud o creencias actitudinales, las creencias
normativas y las creencias de control. Las creencias actitudinales vienen dadas por los
distintos tipos de resultados o fines por los que un individuo usa el ordenador: fines
utilitaristas –como aplicaciones para uso personal o relacionadas con el trabajo–
hedonistas –en busca de diversión– o sociales –con el objetivo de ganar prestigio o
“status”–. Las creencias normativas mantienen la definición de la DTPB especificando los
referentes sociales concretos que influyen en el uso de ordenadores personales en el
hogar: amigos y familia, fuentes secundarias y referentes del trabajo. Finalmente, las
creencias de control influyen en la actitud por efecto de dos fuentes distintas: el coste y
el miedo a los avances tecnológicos, y la facilidad de uso percibida o percepción acerca
de los conocimientos necesarios para el uso del PC (íntimamente ligado a la auto–
eficacia).
Por su parte, Hsieh et al. (2008) propusieron un modelo basado en la DTPB pero
adaptado al estudio de un proyecto concreto en el que todos los habitantes de una
ciudad recibían acceso a Internet a través de sus televisores por cable sin coste
adicional. Analizaron las intenciones de uso continuadas de los distintos individuos
empleando DTPB añadiendo factores que tuvieran en cuenta la exposición personal a la
red19. De este modo llegaron a la conclusión de que existían notables diferencias de
comportamiento entre los individuos socio–económicamente aventajados y los
desaventajados: los aventajados tenían mayor tendencia a responder a la exposición
personal a la red, mientras que los desaventajados se veían más influidos por el disfrute,
la disponibilidad, la confianza y el control del comportamiento percibido al usar las TI.
Por último, Teo et al. (2008), eliminan la influencia de la auto–eficacia y agregan al
modelo original de DTPB cuatro factores que influyen en la actitud y la norma subjetiva,
con el objeto de representar de forma más precisa la realidad a la hora de predecir la
adopción de servicios de mensajería instantánea en las organizaciones. En cuanto al
19
Personal network exposure, en inglés.
88
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
efecto sobre la actitud se añaden tres factores: (1) la masa crítica, que tiene en cuenta el
aumento de adopción de tecnologías al aumentar el número de adoptadores hasta unos
valores mínimos para su aceptación/difusión, (2) la seguridad o la percepción en cuanto
a la seguridad del uso de la red, y (3) la consciencia de la presencia percibida, que
representa la percepción de estar conectado a otros individuos incluso si no hay
comunicación explícita. Finalmente, la influencia de las relaciones empresariales,
referida al uso de sistemas entre organizaciones, confluye junto con los iguales y
superiores en la norma subjetiva.
3.2.8. Teoría del Ajuste entre la Tarea y la Tecnología (TTF)
La Teoría del Ajuste entre la Tarea y la Tecnología (TTF20) (Goodhue y Thompson, 1995)
considera que el uso de los sistemas de información conlleva beneficios cuando el SI está
bien adaptado a las tareas que en él deben ser realizadas. Con esta hipótesis desarrolla
un modelo que pretende explicar la adopción de tecnologías por parte de los usuarios.
La teoría está centrada en el ámbito organizativo y su aplicación más general es a
sistemas utilitaristas.
3.2.8.1.
Influencias y formulación de la teoría
La Teoría del Ajuste entre la Tarea y la Tecnología surge para dar respuesta a las
limitaciones de TPB y TAM en cuanto a su énfasis en las percepciones, creencias y
actitudes. Para ello se apoya en el modelo de DeLone y McLean (1992) y adopta la
hipótesis de que la utilización y la actitud de un usuario hacia la tecnología impactan en
el desempeño del individuo. Esta concepción de la adopción de tecnologías se obtiene a
partir de dos corrientes de estudio en las que la TTF se basa: (1) teorías centradas en la
utilización, y (2) teorías centradas en el ajuste entre la tarea y la tecnología. La primera
emplea las actitudes y creencias de los usuarios para predecir la utilización de los
sistemas de información (Fishbein y Ajzen, 1975; Davis, 1989; Davis et al., 1989;
Thompson et al., 1991). La segunda es una corriente más minoritaria y sin embargo su
influencia en la TTF es mayor. Estas teorías se centran en el estudio de situaciones
donde la utilización se asume y defienden que el ajuste entre la tarea y la tecnología –
esto es, cuando las características de la tecnología encajan con los requerimientos de
una tarea – impacto directamente en el desempeño del individuo al usar la tecnología
(Benbasat y Dexter, 1986).
20
Task-technology Fit, en inglés.
89
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
La unión de las dos corrientes anteriores tiene como resultado la Teoría del Ajuste entre
la Tarea y la Tecnología (Goodhue y Thompson, 1995), en la que se pueden diferenciar
claramente ambas áreas de estudio (gráfico 36). El modelo está formado por cuatro
constructos que desembocan en el impacto en el desempeño o rendimiento. El ajuste
entre la tarea y la tecnología que da nombre a la teoría es el grado en que una tecnología
ayuda al individuo a llevar a cabo una serie de tareas, y se obtiene a partir de las
características de las tareas y las tecnologías.
Goodhue y Thompson (1995) describen las características de las tareas como un
constructo bidimensional formado por la falta de rutina –o de comportamiento
analizable– y la interdependencia con otras unidades organizacionales. Por su parte,
para medir las características de la tecnología a la que se enfrenta el usuario se centran
en: los SI utilizados por cada individuo y el departamento al que éste pertenece. A partir
de estas dos variables se determina el grado de ajuste entre la tarea y la tecnología, que
viene dado por factores tales como la calidad, la localización, la autorización, la
compatibilidad, la facilidad de uso, la precisión de producción, la fiabilidad del sistema y
la relación con los usuarios.
Características de
la tarea
Ajuste entre tarea
- tecnología
Características de
la tecnología
Impacto en el
desempeño
Utilización
GRÁFICO 36. TEORÍA DEL AJUSTE ENTRE LA TAREA Y LA TECNOLOGÍA (GOODHUE Y
THOMPSON, 1995)
La utilización representa en un único constructo la conducta de empleo de la tecnología
para completar ciertas tareas, por lo que incluye medidas como la frecuencia de uso o la
diversidad de aplicaciones utilizadas. Goodhue y Thompson (1995) definieron también
un modelo más completo en el que explicitan los antecedentes de la utilización.
Inspirados por las teorías de las actitudes y el comportamiento incluyen entre los
90
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
precursores de la utilización los siguientes factores: las consecuencias esperadas de la
utilización, el afecto hacia el uso, las normas sociales, los hábitos y las condiciones
facilitadoras.
Así, el grado de utilización y de ajuste entre la tarea y la tecnología proporcionan una
medida del impacto en el desempeño o rendimiento del individuo al completar una serie
de tareas usando la tecnología. De esta forma, un alto rendimiento implica una mezcla
de eficiencia mejorada, efectividad mejorada y/o una mayor calidad. Además, un alto
ajuste entre la tarea y la tecnología no solo aumenta la probabilidad de utilización sino
que también aumenta el impacto en el rendimiento del sistema sin importar por qué se
utiliza. Goodhue y Thompson (1995) destacan que independientemente del nivel de
utilización, un sistema con alto TTF conduce a un mejor rendimiento, dado que cumple
mejor las necesidades de las tareas del individuo.
En su modelo ampliado aparece resaltado el papel de la realimentación, o feedback,
como un importante aspecto del modelo. Goodhue y Thompson (1995) afirman que
cuando una tecnología ha sido utilizada y los efectos en el rendimiento se han
experimentado, habrá inevitablemente una serie de realimentación fruto de la
experiencia del usuario con la tecnología.
Los beneficios en el rendimiento indicados por la teoría TTF ocurren directamente o
indirectamente a través de su impacto en la utilización de la tecnología. Además, estos
beneficios se alcanzan al nivel de usuario individual así como a niveles más altos tales
como grupos, equipos y organizaciones.
Goodhue y Thompson (1995) concluyen que TTF proporciona un alto poder explicativo
de la conducta de los individuos en cuanto al uso de tecnologías y el rendimiento al
usarlas para llevar a cabo una serie de tareas. La relación entre la TTF y la utilización
parece más débil pero no la descartan para futuras investigaciones, puesto que se ha
visto soportada por estudios previos que demuestran el impacto de la utilidad y la
ventaja relativa en la utilización (Davis et al., 1989; Mathieson, 1991).
3.2.8.2.
Limitaciones
Una de las limitaciones más comúnmente achacadas a la teoría TTF es la falta de
inclusión del individuo y su comportamiento a la hora de realizar la tarea (Chang, 2010).
No obstante, TTF sí considera que un buen ajuste entre la tarea y la tecnología afecta
positivamente a la actitud del usuario (Dishaw y Strong, 1999).
91
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Por otro lado, y aunque el concepto de ajuste entre tarea y tecnología no parece
provocar controversia entre las teorías centradas en el estudio de TTF, sí existe cierta
ambigüedad y complejidad alrededor de la noción de TTF y sus implicaciones (Dwivedi
et al., 2011). Éstas destacan la dificultad de establecer las claves de una tarea dada o más
aún de una serie de tareas, y por tanto también de determinar las capacidades más
importantes y relevantes de un sistema de información. Así, analizar si estas
capacidades encajan con las características salientes de la tarea se puede presentar
como un reto en muchas ocasiones. Con objeto de suplir estas limitaciones se han
propuesto distintos modelos o teorías centradas en el estudio de la operacionalización
del ajuste entre la tarea y tecnología (Goodhue, 1998; Junglas et al., 2008).
3.2.8.3.
Repercusiones y evolución
A pesar de los esfuerzos continuados por introducir variaciones, retoques y extensiones
en el modelo, la teoría TTF sigue mandando un mensaje claro, que, en esencia, refleja el
hecho de que el uso de la tecnología y los beneficios del rendimiento son el resultado de
un buen ajuste entre las características de la tecnología y las tareas que deben llevarse a
cabo (Goodhue y Thompson, 1995).
A día de hoy, la teoría de Ajuste entre la Tarea y la Tecnología ha sido empleada en
multitud de aplicaciones, desde el estudio de la implementación de sistemas ERPs (Wu
et al., 2007) y de gestión del conocimiento (Lin y Huang, 2008) hasta la investigación
acerca del comportamiento de los usuarios al realizar diferentes tareas utilizando TI
(Junglas et al., 2008) o usar tecnologías en un contexto concreto (Goodhue, 1998).
Cabe mencionar el trabajo de Zigurs y Buckland (1998) al aplicar la teoría TTF al
contexto de los sistemas de apoyo al grupo (GSS21). El motivo por el que deciden
centrarse en las tareas que lleva a cabo un grupo es que éstas son las responsables de
más de la mitad de la variación del comportamiento del grupo. Asimismo, dado que el
estudio de teorías TTF en contextos de GSS ha sido escaso, Zigurs y Buckland (1998)
proponen una teoría de ajuste entre la tarea y la tecnología en entornos GSS basada en
los atributos de la complejidad de la tarea y su relación con las dimensiones más
relevantes de la tecnología GSS.
El modelo es bastante sencillo, con tres elementos que determinan el rendimiento del
grupo: la tarea, el perfil del ajuste y la tecnología GSS. La tarea comprende todas aquellas
21
Group Support Systems, en inglés.
92
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
actividades que pueden llevarse a cabo en un entorno GSS, y la tecnología se define
como aquellos sistemas que combinan comunicación, ordenadores, y tecnologías de
decisión para apoyar la formulación de problemas y soluciones en grupo.
Según Zigurs y Buckland (1998) este modelo presenta ciertas ventajas frente a la teoría
de TTF, entre las que cabe mencionar la capacidad del modelo, por su sencillez, para ser
añadido a otros modelos más complejos que tengan en cuenta por ejemplo factores
sociales o culturales que en ciertos contextos han de ser tenidos en cuenta.
Otro de los modelos basados en la teoría TTF que destaca por su rigurosidad es el
modelo de Dishaw y Strong (1999), construido sobre TAM y TTF (ver gráfico 37). Estos
dos
modelos
proporcionan
en
su
conjunto
una
explicación
completa
del
comportamiento de los individuos en el uso de tecnologías, pues TAM se centra en las
actitudes hacia el uso de una TI en particular, y la TTF en el ajuste entre las necesidades
de las tareas de los usuarios y la funcionalidad disponible de la TI. Proponen así una
extensión de TAM en la que se incluyen constructos propios de TTF como el ajuste entre
la tarea y la tecnología y las características de la tarea junto con otros nuevos como la
experiencia o funcionalidad de la herramienta.
GRÁFICO 37. MODELO INTEGRADO DE TAM Y TTF (DISHAW Y STRONG, 1999)
Las pruebas realizadas al modelo otorgan a éste un mayor poder explicativo que
cualquiera de los otros dos modelos por sí solos, lo que conduce a un mayor
conocimiento acerca del comportamiento de uso de las TI por parte de los individuos
(Dishaw y Strong, 1999).
93
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
3.2.9. Modelo Extendido de Aceptación de la Tecnología (TAM2)
El modelo extendido de Aceptación de la Tecnología referido como TAM2 fue
desarrollado por Venkatesh y Davis (2000) a partir del TAM original (Davis, 1989; Davis
et al., 1989) para incluir antecedentes clave de la utilidad percibida y la intención de uso
y así examinar cómo el aumento de la experiencia con el sistema afecta a estos
constructos.
3.2.9.1.
Influencias y formulación de la teoría
A pesar de la enorme repercusión del Modelo de Aceptación de la Tecnología fueron
habituales las críticas hacia éste en cuanto la ausencia de factores relacionados con la
influencia social y factores motivacionales intrínsecos (Davis et al., 1992; Venkatesh et
al., 2003). Es por ello que Venkatesh y Davis deciden hacer una revisión de TAM
añadiendo un conjunto de siete nuevos constructos al modelo que denominaron TAM2
(gráfico 38).
Experiencia
Voluntariedad
Norma Subjetiva
Imagen
Relevancia del
trabajo
Utilidad Percibida
Intención de Uso
Conducta de Uso
Calidad del
Resultado
Facilidad de Uso
Percibida
TAM
Demostrabilidad
del resultado
GRÁFICO 38. TAM2 (VENKATESH Y DAVIS, 2000)
Inspirado en TRA se introduce el constructo norma subjetiva definido como la
percepción del individuo de cómo la mayoría de personas que son importantes para él
94
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
piensan que debería comportarse (Fishbein y Ajzen, 1975). La imagen y la voluntariedad
se extraen de la IDT, añadiéndolos al modelo como el grado en que el uso de una
innovación mejora la percepción del estatus de uno mismo, y el grado en que el uso de
una innovación se percibe como voluntario respectivamente. Estos tres constructos – la
norma subjetiva, la imagen y la voluntariedad – componen el factor de influencia social
agregado al modelo respecto al TAM original.
Venkatesh y Davis (2000) incorporan también cuatro variables responsables de los
procesos instrumentales cognitivos: relevancia del trabajo, calidad del resultado,
demostrabilidad del resultado y facilidad de uso percibida. La relevancia del trabajo la
definen como la percepción individual respecto al grado en que el sistema a usar es
relevante para el trabajo del individuo (Venkatesh y Davis, 2000). La calidad del
resultado refleja la percepción del individuo acerca del grado en que un sistema ejecuta
bien sus tareas, mientras que la demostrabilidad del resultado indica la posibilidad de
observar y comunicar al resto el resultado de la adopción de una tecnología. Se añade
también la experiencia como variable influyente de forma directa en la utilidad
percibida y la intención de uso, y desempeña junto con la voluntariedad un papel
moderador en el modelo. Finalmente, la intención de uso determina unívocamente y de
forma análoga a como lo hacía en TAM el comportamiento de uso de la tecnología y, en
definitiva la adopción de la misma.
Todos los constructos, excepto la voluntariedad, agregados al TAM original se presentan
como antecedentes de la utilidad percibida por ser éste un constructo fundamental en la
determinación de la conducta de uso de tecnologías, cuya variación con el tiempo y la
experiencia ha sido poco estudiada (Venkatesh y Davis, 2000). Una de las modificaciones
más destacadas frente a TAM es la omisión del constructo de actitud y por tanto de su
efecto en la intención conductual, pues se ponía en duda la fortaleza de esta relación
(Venkatesh et al., 2003).
Los resultados empíricos al probar TAM2 en cuatro organizaciones y usando hasta tres
puntos de medida a lo largo del tiempo, apoyan fuertemente las hipótesis del modelo.
Así, añadiendo los procesos de influencia social (norma subjetiva, voluntariedad e
imagen) y los procesos instrumentales cognitivos (relevancia del trabajo, calidad del
resultado, demostrabilidad del resultado y facilidad de uso percibida), TAM2 consigue
explicar hasta el 60% de la variación de la utilidad percibida. Venkatesh y Davis (2000)
subrayan el importante efecto de la norma subjetiva en la utilidad percibida y la
intención de uso, aunque en la última solo en contextos de uso obligatorio de la
95
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
tecnología, lo que explica su omisión en modelos anteriores de adopción de tecnologías
(Davis et al., 1989; Mathieson, 1991). Además, el efecto de la norma subjetiva se debilita
conforme el individuo gana experiencia en el uso del sistema, confiando menos en la
información social para configurar la utilidad percibida y la intención de uso.
Los procesos instrumentales cognitivos resultan también consistentes con TAM2. En
particular, Venkatesh y Davis (2000) destacan el efecto interactivo entre la relevancia
del trabajo y la calidad del resultado en la determinación de la utilidad percibida, pues la
última refleja gran parte de la relevancia del trabajo, y en su conjunto ambas ayudan a
determinar la utilidad percibida. La demostrabilidad del resultado y la facilidad de uso
percibida también tienen un efecto significativo en la utilidad percibida y por tanto en la
intención y comportamiento de uso. Al contrario que los procesos de influencia social,
los procesos instrumentales cognitivos continúan siendo significativos a lo largo del
tiempo, sin variar con la experiencia del usuario.
TAM2 consigue explicar hasta el 60% de la variación en la utilidad percibida y llega al
52% de la variación en la intención de uso y por tanto del comportamiento, mientras
que TAM conseguía llegar al 40% en ciertos contextos (Dwivedi et al., 2011). Esta
diferencia se amplía en contextos en los que la influencia social es grande, como ocurrió
al estudiar la adopción de ordenadores por parte de trabajadores de Arabia Saudí
(Baker et al., 2010).
3.2.9.2.
Limitaciones
La principal limitación de TAM2 frente a su antecesor TAM es la pérdida de simplicidad
al agregar hasta siete nuevas variables, complicando así el proceso de razonamiento que
explica el comportamiento de adopción de tecnologías de forma bastante sencilla
usando TAM.
TAM2 continua sin embargo siendo un modelo determinista, al relacionar de forma
directa la intención de uso con el comportamiento de uso sin tener en cuenta
probabilidades u otras variables (Bagozzi, 2007). Así, tanto TAM como TAM2 son
modelos aptos como aproximación del comportamiento pero no deberían usarse para
predecir el comportamiento si se busca un grado relativamente alto de precisión.
Por el contrario, una de las limitaciones que sí supera TAM2 es la validez del modelo
para todos los tipos de uso, tanto voluntario como obligatorio, pues TAM no es apto para
96
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
el análisis de situaciones en las que la organización exige el uso obligatorio de una
determinada tecnología.
Finalmente, Venkatesh y Davis (2000) reconocen una de las limitaciones más
importantes de su estudio: los datos que validan el modelo se han obtenido a partir del
uso de la tecnología que las personas describen haber hecho. Aunque esto es bastante
común en la investigación del comportamiento del usuario, es también una importante
fuente de errores frente a la medida objetiva del uso, ya que puede haber discrepancias
entre lo relatado por los usuarios y la realidad.
3.2.9.3.
Repercusiones y evolución
El Modelo Extendido de Aceptación de la Tecnología (TAM2), al igual que TAM, ha
servido como base para la elaboración de nuevos modelos y teorías acerca de la
adopción de tecnologías, especialmente porque trata la formación de la percepción
acerca de la utilidad de las TI, tema recurrente en el área del consumidor.
Chan y Lu (2004) elaboraron una de las aplicaciones más destacadas al estudiar el
comportamiento de adopción y uso de los consumidores en el contexto de los servicios
bancarios por Internet en Hong Kong. Para ello desarrollan un modelo basado en TAM2
y la Teoría Cognitiva Social (SCT) en el que identifican los factores más determinantes
en la adopción de esta tecnología: la norma subjetiva, la auto–eficacia con los
ordenadores y la utilidad percibida.
Por otro lado, cabe mencionar el trabajo de Van Raaij y Schepers (2008) centrado en el
uso de entornos de aprendizaje virtual en China, en el que ahondan en la relación entre
la intención conductual, la utilidad percibida, la facilidad de uso percibida y los
antecedentes de ésta. Asimismo, introducen nuevas variables en TAM2 como la
capacidad de innovación personal y la ansiedad ante el ordenador. Mientras que la
primera es una forma de apertura al cambio que define la facilidad con la que el
individuo consigue adaptarse a los cambios de un sistema, la segunda refleja el miedo a
los riesgos derivados de usar un ordenador, lo que en ambos casos acaba afectando a la
facilidad de uso percibida y por tanto a la adopción de la tecnología (Raaij y Schepers,
2008).
En general, TAM2 puede verse como una amplia herramienta para examinar los factores
que hacen que un sistema se perciba como útil, dado que incorpora nuevas variables al
TAM original y tiene explícitamente en cuenta el efecto de la influencia social. Parece por
97
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
tanto razonable que TAM2 evolucione a un modelo que investigue los antecedentes de la
facilidad de uso percibida, con lo que el estudio de los dos principales determinantes de
la intención de uso en TAM quedaría cubierto. Con esta intención surge TAM3,
propuesto por Venkatesh y Bala (2008).
3.2.10. Modelo Extendido de Aceptación de la Tecnología (TAM3)
Basados en los estudios y críticas realizadas a TAM2, Venkatesh y Bala (2008) elaboran
el denominado Modelo Revisado de Aceptación de la Tecnología, más conocido como
TAM3, con la intención de proporcionar un marco de referencia para la toma de
decisiones en las empresas que guíe la adopción y uso de las TIC en el entorno
profesional.
3.2.10.1.
Influencias y formulación de la teoría
El nuevo modelo mantiene los antecedentes de la utilidad percibida propios de TAM2 y
añade otras seis variables que actúan en este caso como antecedentes de la facilidad de
uso percibida (gráfico 39), y se organizan en torno a dos grupos: factores naturales o de
anclaje, y factores de ajuste. Los factores utilizados son los siguientes:

Auto-eficacia: es el grado en que un individuo se considera capaz de realizar una
tarea utilizando la tecnología a adoptar.

Control conductual percibido: es el grado en que un individuo considera que
puede acceder a los recursos necesarios para desarrollar su tarea.

Ansiedad: grado de aprehensión de una persona a la hora de utilizar la
tecnología en cuestión.

Playfulness: grado de espontaneidad cognitiva en la interacción con el sistema.

Entretenimiento
percibido:
grado
de
disfrute
de
la
tecnología,
independientemente de los beneficios que pueda reportarle su uso.

Usabilidad objetivo: esfuerzo requerido para utilizar un sistema concreto.
98
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Norma Subjetiva
Voluntariedad
Imagen
Relevancia del
trabajo
Utilidad Percibida
Calidad del
Resultado
Demostrabilidad
del Resultado
Experiencia
Intención de Uso
Conducta de Uso
Auto-eficacia
Control Percibido
Facilidad de Uso
Percibida
Ansiedad
Playfulness
Factores
Naturales
TAM
Entretenimiento
Percibido
Usabilidad
Objetiva
Factores de
Ajuste
GRÁFICO 39.MODELO REVISADO DE ACEPTACIÓN DE LA TECNOLOGÍA, TAM3 (VENKATESH
Y BALA, 2008)
99
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Los dos grupos (factores naturales22 y de ajuste) que engloban a los antecedentes de la
facilidad de uso percibida representan los procesos psicológicos que se llevan a cabo en
la toma de decisiones e influyen directamente en la facilidad de uso percibida e
indirectamente a través de ésta en la utilidad percibida.
Venkatesh (2000) sugiere que los individuos forman sus percepciones de la facilidad de
uso de un sistema basándose en varios factores naturales: la auto–eficacia, las
condiciones facilitadoras, la ansiedad y el playfulness. Excepto el control percibido, estos
tres factores representan las diferencias del individuo, es decir, las creencias generales
asociadas con los ordenadores y su uso. La ansiedad y el playfulness son los dos
elementos más novedosos añadidos a un modelo de adopción de tecnologías. La primera
representa el grado de aprensión o incluso miedo de un individuo cuando se enfrenta a
la posibilidad de tener que usar un ordenador (Venkatesh, 2000). Por el contrario, el
playfulness de los ordenadores es el grado de espontaneidad cognitiva en las
interacciones con microordenadores (Webster y Martocchio, 1992).
Mientras que los factores naturales conducen a los juicios iniciales acerca de la facilidad
de uso, los individuos ajustarán estos juicios después de experimentar directamente con
el nuevo sistema, dando lugar a los factores de ajuste: el entretenimiento percibido y la
usabilidad objetiva. El entretenimiento percibido23 es la medida en que el uso de un
sistema específico se percibe como una actividad de disfrute o entretenimiento, sin
tener en cuenta las posibles consecuencias en rendimiento derivadas de su uso
(Venkatesh, 2000). La usabilidad objetiva es una comparación de los sistemas basada en
el nivel de esfuerzo real – en lugar de en percepciones – requerido para completar unas
tareas específicas.
Los factores incluidos en TAM2 como antecedentes de la utilidad percibida (PEOU) se
mantienen en TAM3 y se amplía el efecto moderador de la experiencia para aplicarlo a la
influencia de la ansiedad sobre la PEOU y el impacto de ésta sobre la utilidad percibida y
la intención conductual. Por otro lado, las características de diseño de la tecnología
pueden influir en la percepción del usuario sobre la utilidad y facilidad de uso de la
siguiente manera: un sistema que proporcione información precisa, a tiempo y con un
formato adecuado afectará a la importancia (o relevancia) del trabajo y ésta a la utilidad
22
Anchoring factors, en inglés. Aunque factores de anclaje resulta una traducción más literal se usa la
expresión factores naturales como referencia a los factores que reflejan la naturaleza del individuo.
23
Perceived enjoyment, en inglés. También puede traducirse como disfrute percibido.
100
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
percibida; y a su vez, las características que mejoran la “amigabilidad” del sistema
producirán una mejora en la facilidad de uso percibida.
Además de presentar y probar TAM3, Venkatesh y Bala (2008) sugieren una serie de
intervenciones pre–implementación y post–implementación que pueden influir en los
factores que permiten que un sistema se perciba como útil y fácil de utilizar. A través de
este mecanismo las intervenciones pueden ayudar a conseguir una mayor aceptación y
uso de las TI.
Venkatesh y Bala (2008) afirman que en comparación con TAM, la principal fortaleza de
TAM3 reside en su explicación con gran detalle de los determinantes del uso de la
tecnología. También aclaran que con objeto de no perder completamente la simplicidad
propia de TAM no consideran las influencias de los distintos factores entre ellos, lo que
en algunos casos puede suponer una pérdida importante de información.
Considerando el año de publicación de TAM3, es comprensible la escasez de estudios
que puedan considerarse evolución o aplicación directa del modelo. Behrend et al.
(2010) aplican TAM3 al contexto de las universidades públicas americanas para estudiar
el comportamiento de uso de la tecnología cloud computing. Encontraron que ciertas
características, como la habilidad del estudiante para viajar hasta el campus, influyen en
las percepciones de utilidad, mientras que la facilidad de uso percibida viene
determinada por la experiencia directa con la plataforma y el apoyo del instructor. A
partir de los resultados, Behrend et al. (2010) ofrecen un conjunto de recomendaciones
para los directores de universidades u otros profesionales que deseen incorporar cloud
computing en un entorno universitario.
Otra de las principales aportaciones de TAM3 es que acompaña su modelo con una serie
de recomendaciones o una guía para la correcta implementación de sistemas TIC en
entornos empresariales. Por tanto, la evolución más natural de la teoría parece que
podría tender a una mejora de esta guía o una adaptación al entorno de trabajo futuro,
cada vez más interconectado y con menor peso de la influencia social de los jefes o
superiores.
3.2.10.2.
Limitaciones
El poco tiempo desde que se ha desarrollado esta teoría hace que aún no se le hayan
encontrado muchas limitaciones, sin embargo a partir del artículo original de Venkatesh
y Bala (2008) es posible presentar una posible limitación futura. En pos de la
101
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
simplicidad, los autores, consideran que no existen efectos cruzados entre las variables
determinantes de la facilidad de uso percibida y de la utilidad percibida, lo que puede
resultar impreciso y dar lugar a resultados erróneos. Sin embargo, el enlace propuesto
entre facilidad de uso y utilidad hace pensar que, si la influencia es en este sentido, se
manifieste a través de esta relación.
3.2.11. Teoría Unificada de la Aceptación y Uso de la Tecnología (UTAUT)
La Teoría Unificada de la Aceptación y Uso de la Tecnología (UTAUT24) (Venkatesh et al.,
2003) pretende unificar las distintas teorías sobre la aceptación y uso de las TI en un
único modelo que integra los elementos más significativos de cada uno de los
precedentes.
3.2.11.1.
Influencias y origen
En su revisión de las teorías de adopción de tecnologías, Venkatesh et al. (2003)
revisaron y compararon ocho modelos de predicción de la intención de uso:

TRA (Fishbein y Ajzen, 1975).

TPB (Ajzen, 1985).

TAM/TAM2 (Davis, 1989; Venkatesh y Davis, 2000).

IDT (Rogers, 1962, 2003).

Modelo híbrido combinado entre TAM y TPB (C–TAM–TPB).

El modelo de utilización del PC (MPCU) (Thompson et al., 1991).

El modelo motivacional (MM) (Davis et al., 1992).

SCT (Bandura, 1977).
Cabe reseñar la omisión de la Teoría de Ajuste entre la Tarea y la Tecnología (Goodhue y
Thompson, 1995) pese a su importancia en el estudio del comportamiento de uso de las
TI. Venkatesh et al. (2003) achacan esta decisión a que la TTF no considera
explícitamente la intención conductual ni el uso real del sistema como factores
fundamentales.
UTAUT pretende superar las limitaciones de los modelos originales en los que se basa y
a su vez diferenciarse del resto de estudios surgidos con idéntica misión de revisión y
unificación de teorías. Para ello, realizan un estudio completo con una muestra del
24
Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, en inglés.
102
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
ámbito organizacional, considerando el uso voluntario y obligatorio, así como un amplio
intervalo temporal (Venkatesh et al., 2003). Además, tratan de incorporar la influencia
de variables demográficas y sociales sobre los distintos factores y la intención de uso.
3.2.11.2.
Formulación de la teoría
UTAUT considera tres constructos principales que determinan la intención conductual y
el comportamiento de uso, y se ven afectados por otras cuatro variables moderadoras
(género, edad, experiencia y voluntad de uso) (gráfico 40).
Los tres constructos determinantes de la intención conductual son: expectativas de
rendimiento o desempeño, expectativas de esfuerzo e influencia social. Las expectativas
de funcionamiento25 representan el grado en que un individuo considera que usar un
sistema le ayudará a mejorar su desempeño en el trabajo (Venkatesh et al., 2003). Las
expectativas de esfuerzo reflejan el grado de facilidad de uso asociado al sistema, y son,
junto a las expectativas de funcionamiento, dos de los constructos adaptados de TAM. La
influencia social por su parte expresa la medida en que un individuo percibe que otras
personas importantes para él creen que debería usar el sistema.
Expectativa de
Funcionamiento
Expectativa de
Esfuerzo
Intención
Conductual
Influencia Social
Comportamiento
de uso
Condiciones
Facilitantes
Género
Edad
Experiencia
Voluntad de Uso
GRÁFICO 40. TEORÍA UNIFICADA DE LA ACEPTACIÓN Y USO DE LA TECNOLOGÍA, UTAUT
(VENKATESH ET AL., 2003)
25
Performance Expectancy, en inglés.
103
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Por otro lado, las condiciones facilitantes, ya empleadas en varios de los modelos
anteriores, pretenden reflejar en UTAUT la medida en que un individuo cree que la
infraestructura técnica y organizacional existe para apoyar el uso del sistema
(Venkatesh et al., 2003). Las condiciones facilitantes son las infraestructuras de apoyo o
recursos mínimos necesarios que determinan, junto con la intención conductual, el
comportamiento de uso, relación moderada mediante la edad y la experiencia.
Pese al apoyo dado por diversos estudios para Venkatesh et al. (2003) los resultados de
sus análisis descartan los efectos de la actitud hacia el uso, la auto–eficacia y la ansiedad
sobre la intención de uso, por no ser éstos suficientemente significativos.
Al realizar las pruebas a UTAUT, Venkatesh et al. (2003) encontraron que la teoría
proporciona un poder explicativo de la intención de uso de hasta el 69%, superando así
a las teorías en las que se basa, cuyo máximo poder explicativo solo llegaba hasta el
52%.
3.2.11.3.
Limitaciones. Evolución de UTAUT: UTAUT2
UTAUT realiza un estudio pormenorizado de las teorías precedentes y supera gran parte
de las limitaciones encontradas en éstas. Su relativamente reciente publicación no la
exime de aparecer en una gran parte de los artículos relacionados con la adopción y uso
de las tecnologías, aunque en pocas ocasiones UTAUT es realmente empleada como tal
(Williams et al., 2011).
Una de las aplicaciones más comunes es el uso independiente de algunos de los
constructos de UTAUT para justificar resultados concretos, como es el caso de las
expectativas de funcionamiento utilizadas para explicar la aceptación de tecnologías. Las
razones para el bajo uso de UTAUT radican principalmente en el amplio número de
variables consideradas en la teoría frente a la sencillez de otros poderosos modelos
como TAM, lo que hace que éste se prefiera.
Son pocas las aplicaciones directas de UTAUT hasta el momento. Cabe destacar entre
ellas la de Zhou et al. (2010) al estudiar la adopción de los ficheros electrónicos en el
pago de impuestos en EEUU. Zhou et al. (2010) sugieren que el optimismo es un factor
muy significativo en la difusión del e–government, aplicando además UTAUT al proceso
de toma de decisiones en el contexto del gobierno electrónico.
104
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Por su parte Zhou et al. (2010) elaboran un modelo completo integrando TTF y UTAUT,
ambas simplificadas, únicamente incluyendo los constructos principales (gráfico 41). El
resultado de la unión de ambas teorías determina la adopción del usuario de una
tecnología sin considerar el efecto de variables moderadoras o el paso intermedio por
variables comunes en estas construcciones como la intención de uso o la actitud.
TTF
Características de
la tarea
Ajuste entre tarea
- tecnología
Características de
la tecnología
Expectativas de
Funcionamiento
Expectativas de
Esfuerzo
Adopción del
Usuario
Influencia social
Condiciones
Facilitantes
UTAUT
GRÁFICO 41. MODELO COMBINADO DE LA TTF Y UTAUT (ZHOU ET AL., 2010)
En su modelo, Zhou et al. (2010) enlazan TTF y UTAUT de dos formas: por medio del
constructo expectativas de esfuerzo, determinado por las características de la
105
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
tecnología; y mediante el ajuste entre la tarea y la tecnología y su influencia en las
expectativas de funcionamiento y finalmente en la adopción del uso. Las variables
moderadoras incluidas en UTAUT son eliminadas, así como el constructo de utilización
de TTF.
Finalmente, al aplicar el modelo al contexto de e–banking, Zhou et al. (2010) concluyen
que la adopción de los servicios móviles bancarios se ve afectada no solo por la
percepción hacia la tecnología sino también por el ajuste entre las tareas que llevan a
cabo los usuarios y la tecnología de e–banking. Además, señalan la necesidad de
continuar esta investigación para aclarar el posible efecto en la adopción de tecnologías
de factores como el coste o la confianza.
Recientemente, Venkatesh et al. (2012) han realizado una extensión de UTAUT para
estudiar la aceptación y uso de la tecnología en el contexto del consumidor proponiendo
el modelo denominado UTAUT2. En el mismo se añaden a los cuatro constructos
dependientes presentes en UTAUT (expectativas de funcionamiento, expectativas de
esfuerzo, influencia social y condiciones facilitantes) tres variables más: la motivación
hedonista, el valor del precio, y el hábito. El efecto de estas tres variables sobre la
intención o el comportamiento de uso está moderado, de nuevo, por la edad, el género y
la experiencia. Otra de las novedades de UTAUT2 respecto a UTAUT es la omisión total
del factor moderador de la voluntariedad de uso (véase gráfico 42).
La motivación hedonista se define como la diversión o placer derivado del uso de la
tecnología, y se añade al modelo por haberse demostrado que juega un papel importante
en la determinación de la aceptación y uso de tecnologías (Brown y Venkatesh, 2005).
Basados en el efecto que tiene la motivación hedonista en el uso de SI, Venkatesh et al.
(2012) extienden la aplicación de la misma al ámbito del consumidor.
El valor del precio se añade para tener en cuenta que los consumidores deben incurrir en
un cierto coste para usar una tecnología, mientras que los empleados de las empresas –
analizados en UTAUT – quedan exentos de esta variable. Inspirándose en la definición
del valor del precio de Dodds et al. (1991), Venkatesh et al. (2012) describen el valor del
precio como la comparación cognitiva del individuo entre los beneficios percibidos de
las aplicaciones y el coste monetario de usarlas. De este modo, el valor del precio es
positivo cuando los beneficios de usar una tecnología se perciben mayores que el coste
monetario, impactando positivamente sobre la intención.
106
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
El hábito se introduce de forma diferenciada de la experiencia, pues la experiencia
refleja la oportunidad de usar una tecnología (Kim y Malhotra, 2005) y el hábito el grado
en que las personas tienden a llevar a cabo una conducta de forma automática (Limayem
et al., 2007). Venkatesh et al. (2012) verifican el efecto que ejerce el hábito sobre la
intención conductual y el comportamiento de uso de los individuos.
Expectativa de
Funcionamiento
(*) Las expectativas de funcionamiento, de esfuerzo y la
influencia social mantienen las mismas relaciones que en
UTAUT con el género, la edad y la experiencia
Expectativa de
Esfuerzo
Influencia Social
(*)
Condiciones
Facilitantes
Intención
Conductual
Motivación
hedonista
Valor del precio
Hábito
Género
Edad
Experiencia
GRÁFICO 42. UTAUT2 (VENKATESH ET AL., 2012)
Al analizar las hipótesis empíricamente, Venkatesh et al. (2012) comprueban que
UTAUT2 mejora sustancialmente la variación en la predicción de la intención conductual
(de 56% a 74%) y del uso de la tecnología (de 40% a 52%) de UTAUT.
3.3.
Modelos de continuidad o recompra
El comportamiento de post–adopción representa la siguiente fase a la adopción inicial
–o aceptación– de una tecnología. Un tipo concreto de comportamiento de post–
107
Comportamiento
de Uso
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
adopción es la continuidad de uso, que aplicada a los consumidores en B2C se denomina
recompra. La importancia de distinguir entre el uso inicial de tecnologías (aceptación) y
el uso continuado de las mismas (continuidad) fue subrayada por Bhattacherjee (2001b)
como un factor clave para estudiar el éxito de los SI, acuñando así el término de
post–adopción en referencia a los comportamientos que tienen lugar pasada la fase
inicial de adopción (Ahuja y Thatcher, 2005; Karahanna et al., 1999).
Para las organizaciones interesadas en incentivar el comercio electrónico como canal de
compra, asegurar la continuidad del uso del mismo y fidelizar a los clientes más
rentables constituye un objetivo primordial. Por ello, y con objeto de presentar la
creciente cantidad de estudios acerca de la continuidad de uso de las TI (Bhattacherjee,
2001; Kim y Malhotra, 2005; Parthasarathy y Bhattacherjee, 1998) se describen a
continuación, en formato análogo a los modelos de adopción, las teorías, investigaciones
y modelos desarrollados en este campo.
Dada su importancia se describe en primer lugar la Teoría de la Disonancia Cognitiva
por ser la iniciadora en los conceptos de satisfacción y confirmación tan presentes en los
estudios de continuidad. A continuación se presenta la Teoría de la Confirmación de
Expectativas (Oliver, 1977, 1980) y su evolución hacia el Modelo de la Confirmación de
Expectativas (Bhattacherjee, 2001) para después introducir un subconjunto de los
modelos de continuidad o recompra: los modelos de continuidad tras la recuperación de
servicio, también conocidos como modelos del comportamiento de queja; esto es, la
continuidad de uso de tecnologías a pesar de una mala experiencia.
3.3.1. Teoría de la Disonancia Cognitiva (CDT)
La Teoría de la Disonancia Cognitiva (CDT26) (Festinger, 1957) sentó las bases del
estudio del comportamiento de recompra de los consumidores al proponer una relación
entre las cogniciones.
Según esta teoría, los individuos tienen tendencia a buscar la consistencia entre sus
elementos cognitivos (cogniciones), como las creencias o las opiniones. De este modo,
cuando existe inconsistencia entre dos elementos –lo que se conoce como disonancia–
debe variarse alguno de ellos para poder eliminar esa disonancia. Así, en el caso de
disonancias entre la actitud y la conducta, es más probable que la actitud cambie para
adaptarse al comportamiento si no se cambian valoraciones y percepciones.
26
Cognitive Dissonance Theory.
108
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
La fortaleza de la disonancia entre los elementos viene dada por dos factores: el número
de creencias disonantes y la importancia concedida a cada creencia. A partir de ellos es
posible eliminar la disonancia mediante tres formas distintas: (1) reducir la importancia
de las creencias disonantes, (2) añadir nuevas creencias que compensen el efecto de las
creencias disonantes, y (3) cambiar las creencias disonantes de forma que desaparezca
la inconsistencia.
Festinger (1957) aplica la teoría de la disonancia a varios contextos para explicar los
cambios en la actitud o en el comportamiento de los individuos. A modo de ejemplo
ilustra la reacción de los creyentes cuando se falla en una profecía del fin del mundo,
pues en lugar de concluir que han sido víctimas de un timo deciden creer que se ha
concedido una nueva oportunidad a la Tierra.
El efecto de la disonancia ocurre más a menudo en situaciones en las que un individuo
debe elegir entre dos acciones o creencias incompatibles, siendo más fuerte cuando
éstas son igual de atractivas. Contrariamente a lo argumentado por la mayoría de teorías
sobre el comportamiento, la teoría de la disonancia cognitiva considera que es más
probable que los cambios en la actitud se produzcan en la dirección de menos incentivos
– o refuerzos –, dado que ello resulta en una menor disonancia.
3.3.2. Teoría de la Confirmación de Expectativas (ECT)
La Teoría de la Confirmación de Expectativas (ECT27) (Oliver, 1977, 1980) ha sido una
de las más empleadas para explicar la satisfacción del consumidor, el comportamiento
de post–compra y en general el marketing de servicios. Su importancia es evidente, ya
que satisfacer y retener a los usuarios o consumidores de sistemas de información es
esencial para establecer la lealtad de los mismos y asegurar así su continuidad
(Parthasarathy y Bhattacherjee, 1998). La denominación de la teoría en castellano ha
dado lugar a discrepancias entre distintos autores, pues hay quien considera que el
término “desconfirmación de expectativas” recoge de forma más completa el desajuste
de variables que conduce a la satisfacción (Moliner et al., 2001). “Discrepancia de
expectativas” (Marzo, 1999) o “disconfirmación de expectativas” (Gil, 1995) son otras de
las traducciones empleadas para referirse a la ECT.
27
Expectation-Confirmation Theory of Expectation-Disconfirmation Theory (EDT), en inglés.
109
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
3.3.2.1.
Influencias y origen
Las bases de la Teoría de la Confirmación de Expectativas sobre la formación de la
satisfacción fueron sentadas por Howard y Sheth (1969) al estudiar las actitudes que
originan la satisfacción de los consumidores.
El modelo de Howard (1969) aportó las primeras nociones acerca de la creación de las
actitudes y las intenciones sobre futuras compras a partir de los juicios de satisfacción, y
fue por tanto uno de los puntos de referencia para la elaboración de la ECT (Oliver,
1977, 1980). Un paso fundamental para la teoría fue la definición de satisfacción de
Locke (1976) adoptada por Oliver (1980), que considera la satisfacción en el contexto
laboral como el placer o el estado emocional positivo resultante de la valoración del
trabajo del individuo.
La teoría de adaptación del nivel de Helson (1964) así como los modelos de Howard y
Sheth (1969) o Engel, Kollat y Blackwell (1968) fueron los primeros en relacionar la
satisfacción de los usuarios con la confirmación de expectativas. En particular, la teoría
de Helson (1964) probó la validez de la asociación entre ambos conceptos al defender
que los seres humanos perciben estímulos relativos a, o desviados de, un “nivel
adaptado” o nivel base de estímulo. Ese nivel base representa las expectativas, por lo
que cuanto más alto sea, mayor será la satisfacción del individuo.
Posteriores estudios trataron de probar empíricamente esta relación (Oliver, 1977;
Swan, 1977) y arrojaron importantes conclusiones sobre la interpretación de las
expectativas y su influencia en la satisfacción de los consumidores. Así, Oliver (1977,
1980), inspirado por los modelos de Satisfacción/Insatisfacción del Consumidor
(CS/DM28) (Anderson, 1973) plantea la necesidad de presentar una teoría que recoja la
formación de la satisfacción como resultado de la confirmación de expectativas,
incluyendo además el concepto de rendimiento o desempeño29 percibido.
3.3.2.1.1.
Formulación de la teoría
La Teoría de la Confirmación de Expectativas (Oliver, 1977, 1980) asume que el
comportamiento de uso de una tecnología por parte de un individuo incluye diferentes
fases: aceptación, experiencia, verificación y el proceso de uso continuo. De este modo,
28
29
Consumer Satisfaction/Dissatisfaction Model.
Performance.
110
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
cuando un individuo decide volver a comprar un producto (recompra) o continuar
usando un servicio atraviesa distintas etapas.
En primer lugar, antes de comprar o usar una tecnología por primera vez el consumidor
forma sus expectativas iniciales acerca de ese producto. En segundo lugar, el individuo
pasa a la fase de aceptación, pues decide comprar el producto o servicio, y forma sus
percepciones acerca del rendimiento o desempeño del mismo. Posteriormente evalúa el
rendimiento del producto y decide si se han cumplido las expectativas iniciales.
A continuación, los resultados de la evaluación anterior se traducen en una confirmación
o desconfirmación de las expectativas –positiva, negativa o neutra, lo que significa
únicamente una confirmación– en función de la cual el consumidor adquiere un nivel
determinado de satisfacción o reacción afectiva. Finalmente, el nivel de satisfacción
adquirido promueve o inhibe la continuidad de compra del producto o uso de la
tecnología. Ello implica que un consumidor satisfecho formará una intención de
recompra, mientras que los usuarios insatisfechos dejarán de usar o comprar la
tecnología o producto (Oliver, 1980; Bhattacherjee, 2001).
Así, la ECT pretende explicar a través de un modelo cognitivo la última fase del proceso,
es decir, la continuidad de uso de tecnologías o recompra (gráfico 43).
Confirmación / Desconfirmación
Expectativas
Satisfacción
Actitud
Actitud
Intención
Intención
t1
Periodo de desconfirmación
GRÁFICO 43. MODELO COGNITIVO DE OLIVER (1980)
111
t2
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
El objetivo del modelo cognitivo de Oliver (1980) presentado en el gráfico 43 es
proporcionar una prueba de las relaciones entre las expectativas, la confirmación, la
satisfacción y los criterios tradicionales de la actitud y la intención de compra
considerados hasta el momento. Las expectativas se refieren a las probabilidades de las
creencias percibidas acerca del resultado de usar un producto o servicio.
Por otro lado, la confirmación o desconfirmación representa el resultado del balance
entre las expectativas del usuario hacia un producto o servicio y el desempeño real del
mismo, lo que supone una confirmación positiva si el desempeño del producto supera
las expectativas, o negativa en caso contrario. Esta concordancia o discrepancia entre las
expectativas y el funcionamiento real de la tecnología genera la satisfacción o
insatisfacción respectivamente del usuario. Oliver (1980) define la satisfacción como la
valoración de que un producto o servicio ha proporcionado un nivel placentero de
cumplimiento de los requisitos relacionados con el consumo.
El gráfico 44 resume la interpretación del proceso de recompra suscitada por la ECT. A
partir de la misma se deduce que la satisfacción aumenta con el desempeño y disminuye
con las expectativas, por lo que son estos los constructos principales que determinan el
nivel de satisfacción del consumidor, y con él la actitud y la intención de continuidad de
uso o compra (Oliver, 1980).
Expectativas
Confirmación
Satisfacción
Intención de
recompra
Desempeño
percibido
GRÁFICO 44. TEORÍA DE LA CONFIRMACIÓN DE EXPECTATIVAS (OLIVER, 1980)
En el modelo cognitivo presentado por Oliver (1980) se especifica además un periodo de
confirmación que marcará la continuidad o discontinuidad del proceso de uso o compra.
Este periodo refleja el tiempo que necesita el individuo para comparar sus expectativas
frente al resultado del producto, una vez adquirido. Pasado ese tiempo las expectativas
se traducen en la satisfacción del consumidor y su resultado determinará la intención de
recompra del individuo. En su estudio, Oliver (1980) consideró un periodo de
confirmación de 7 meses, pues en ocasiones las creencias que originan la formación de
112
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
expectativas se interiorizan durante un tiempo indefinido, lo que puede llevar a una
persistencia irreal en la actitud y así en la intención de compra.
3.3.2.2.
Limitaciones
La Teoría de la Confirmación de Expectativas (Oliver, 1977, 1980) no propone un
modelo de continuidad propiamente sino que formaliza empíricamente el proceso de
formación de la satisfacción y su efecto en la recompra del consumidor. Ello ha generado
diversas críticas, principalmente por la ausencia de un proceso que explique la
generación de expectativas, algo esencial según la misma teoría para la formación de la
satisfacción y con ella la intención de recompra (Khalifa y Liu, 2004).
Una de las limitaciones más comúnmente destacada acerca de la ECT se refiere al hecho
de que la teoría no considera cambios potenciales en las expectativas del usuario una
vez éste ha comenzado a usar la tecnología, y por tanto tampoco las consecuencias que
estos cambios podrían tener en el proceso cognitivo (Bhattacherjee, 2001). Ello
supondría que existen dos tipos de expectativas: de pre–compra, basadas en las
opiniones de los demás o los medios de comunicación, y de post–compra, más realistas
puesto que han sido suavizadas por la primera experiencia con el producto o tecnología.
Los cambios en las expectativas pueden ser explicados mediante la teoría de la auto–
percepción (Bem, 1972), que considera que los individuos continuamente ajustan sus
percepciones– entre las que están las expectativas –conforme adquieren nueva
información, y son estas percepciones ajustadas la base de las conductas posteriores.
Por otro lado, la conceptualización del constructo de satisfacción ha generado
controversia entre diversos autores, pues hay quien considera que la satisfacción es un
sinónimo de la actitud y la emoción ya que los tres poseen connotaciones afectivas
(LaTour y Peat, 1979). No obstante, Oliver (1980) distingue conceptualmente la
satisfacción de la actitud en el sentido en que la primera es un afecto transitorio y
específico de la experiencia, mientras que la segunda es un afecto relativamente más
duradero que trasciende cualquier experiencia previa. Existen en esta línea diferentes
interpretaciones acerca de la diferencia entre actitud y satisfacción, discutiendo no solo
sus significados sino sus capacidades predictivas (Bhattacherjee, 2001).
La definición de las expectativas y su repercusión en la conducta de compra y recompra
ha sufrido una discusión análoga a la de la satisfacción. Oliver (1980) describe las
expectativas como creencias ponderadas con la evaluación de los resultados, de forma
113
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
similar a lo argumentado en muchas teorías de la actitud (Ajzen y Fishbein, 1977). Esta
definición ha sido criticada por ignorar otros matices o factores que conforman las
expectativas, como las creencias acerca de los atributos del producto y su operación de
forma individual o en sumatorios. Asimismo, en el caso de extremadamente altas o bajas
expectativas y desempeño del producto, la ECT resultada inadecuada y sufre de
inconsistencia lógica, puesto que un desempeño del producto más alto de lo esperado
puede en determinadas ocasiones generar un grado de insatisfacción en el usuario,
proceso que no está recogido en la ECT (Khalifa y Liu, 2004).
El constructo confirmación parece no estar claro tampoco en la Teoría de la
Confirmación de Expectativas propuesta por Oliver (1977, 1980). Aunque estudios
posteriores apoyan la influencia de la confirmación en la satisfacción del consumidor
(Chiu et al., 2005), hay quienes afirman que es la magnitud de la confirmación –o
desconfirmación– la que establece realmente el nivel de satisfacción del individuo
(Churchill y Surprenant, 1982). Por otro lado, y dado el carácter intermediario de la
confirmación, Yüksel y Rimmington (1998) defienden que el desempeño (o
performance) del producto es válido por sí solo para predecir las intenciones
conductuales, siendo el proceso de confirmación un mero cálculo o medida de la
discrepancia entre las expectativas y el desempeño percibido. Además, si el producto
tiene un buen desempeño, el consumidor estará siempre satisfecho independientemente
del efecto de la confirmación (Yüksel y Rimmington, 1998). A este respecto, Rogers
(2003) al presentar la Teoría de la Difusión de Innovaciones argumenta que la
confirmación no es una fase de medida sino una etapa de difusión de la adopción.
Finalmente, la ECT debería clarificar el sujeto al que está referida, ya que trata con
consumidores –quienes consumen o utilizan un producto o servicio– y no con clientes
–quienes pagan por un producto o servicio–. A pesar de que estos dos sujetos pueden
coincidir en ocasiones, los términos no deben usarse indistintamente dado que la teoría
está aplicada al contexto de los Sistemas de Información y por tanto los usuarios de
estos serán siempre consumidores (Dwivedi et al., 2011).
3.3.2.3.
Repercusiones y evolución
La ECT ha sido ampliamente utilizada para explicar las intenciones de recompra de los
consumidores, por lo que su aplicación al área del marketing y al estudio del
comportamiento del consumidor es indiscutible. En concreto, la Teoría de la
Confirmación de Expectativas ha sido empleada para probar las intenciones de
114
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
recompra de los usuarios en diversos contextos, desde productos duraderos y no
duraderos (Churchill y Surprenant, 1982) hasta recompra de automóviles (Oliver, 1993)
y servicio de restaurante (Swan y Trawick, 1981). Además, también se ha utilizado en
otras áreas de investigación como la sociología para medir el nivel de satisfacción de la
población en relación a distintos productos o servicios públicos.
Considerando las limitaciones de la ECT anteriormente expuestas fueron varias las
teorías y modelos surgidos con el objeto de dar respuesta a las mismas y mejorar la
teoría original. Entre ellas destaca especialmente por su repercusión posterior el Modelo
de la Confirmación de Expectativas propuesto por Bhattacherjee (2001b) y que se puede
encontrar detallado en el siguiente epígrafe. Otras teorías sugieren variaciones a la ECT,
aludiendo por ejemplo que el desempeño percibido debería verse como un
determinante adicional de la satisfacción, junto con la confirmación y las expectativas
(Churchill y Surprenant, 1982; Tse y Wilton, 1988). Por su parte, Spreng et al. (1996)
propusieron eliminar la asociación entre las expectativas y la satisfacción, ya que
consideran que la influencia de las expectativas en la satisfacción es mediada por la
confirmación, careciendo así de impacto directo en la satisfacción del consumidor.
El propio Oliver revisó en 1989 su teoría, y basándose en la teoría de la atribución de
Weiner (1985), elaboró un nuevo modelo cognitivo para explicar el proceso de
formación de la satisfacción a partir de las atribuciones y las respuestas afectivas. En
1993 vuelve a refinar este modelo, proponiendo una teoría que relaciona la satisfacción
no solo con la confirmación sino con los afectos, las atribuciones y la equidad (gráfico
45). Según este modelo los afectos se forman a través de la performance (o desempeño)
y las atribuciones – inferencias causales que el consumidor realiza sobre el fracaso de un
producto a partir de cierta información (Folkes, 1984). Los afectos potencian los efectos
de las demás variables sobre la satisfacción del consumidor, mientras que la equidad30
–que compara la inversión que realiza el individuo para adquirir un producto y las
recompensas que obtiene, resultando en situaciones equitativas (justas), o no
equitativas (injustas) (Deutsch, 1975) – influye de forma directa en la satisfacción o
insatisfacción del consumidor.
30
Tomada de la Teoría de la Equidad (Stouffer et al., 1949), uno de los enfoques más empleados, junto
con la teoría de las atribuciones, para explicar el mecanismo de formación de la satisfacción.
115
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Expectativas
Desconfirmación
Satisfacción /
Insatisfacción
Desempeño
Afectos
Atribuciones
Equidad
GRÁFICO 45. MODELO COGNITIVO–AFECTIVO DE OLIVER (1989)
Asimismo, en la última década han continuado desarrollándose investigaciones
asentadas en los principios de la Teoría de la Confirmación de Expectativas. En el
contexto del comercio electrónico cabe destacar el modelo denominado Efectos de la
Desconfirmación de Expectativas en la Satisfacción de los clientes Web (EDEWS31), que
trata de explicar la satisfacción de los usuarios de comercio electrónico a través de
conceptos como la calidad de la información y del servicio (McKinney et al., 2002). Más
recientemente, inspirados en la teoría de la Teoría del Comportamiento Planeado y ECT,
Hsu et al. (2006) determinan la continuidad en la intención usando variables como la
influencia del pre– y post–uso interpersonal, la actitud, el control del comportamiento,
la desconfirmación y la satisfacción. Integran así los constructos fundamentales de la
ECT (confirmación y satisfacción) en TPB, afirmando que el control del comportamiento
percibido y la satisfacción tienen un efecto significativo en la intención de continuidad
de compra electrónica.
3.3.3. Modelo de Confirmación de Expectativas (ECM)
El Modelo de Confirmación de Expectativas, también denominado en ocasiones Modelo
de la Desconfirmación de Expectativas (ECM32) (Bhattacherjee, 2001), es un modelo de
post–aceptación, centrado en la continuidad de uso de los Sistemas de Información.
31
32
Expectation Disconfirmation Effects on Web-customer Satisfaction.
Expectation-Confirmation Model.
116
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
3.3.3.1.
Influencias y origen
El Modelo de la Confirmación de Expectativas se origina a partir de dos teorías
anteriores: el Modelo de Aceptación de la Tecnología (TAM) (Davis, 1989; Davis et al.,
1989), y la Teoría de la Confirmación de Expectativas (ECT) (Oliver, 1980). De TAM
Bhattacherjee (2001b) toma la utilidad percibida y la integra en el contexto de la
continuidad de los SI, al considerar que es una creencia saliente del uso de los SI.
Debido a la influencia de TAM, Bhattacherjee decide añadir la utilidad percibida en lugar
de las expectativas que teóricamente la incluyen, por ser ésta una expectativa adecuada
en el contexto de la continuidad de uso de los SI, y además ser la única cuya influencia en
la intención de uso en las distintas fases del uso de los SI ha sido probada (Davis et al.,
1989; Karahanna et al., 1999).
Respecto a la ECT, Bhattacherjee (2001b) la adapta al contexto de los SI sobre la
asunción de que las decisiones de continuidad de uso de los SI son similares a las
decisiones de recompra de los consumidores –tratadas en la ECT– por tres motivos: (1)
ambas siguen una decisión (de aceptación o compra) inicial; (2) ambas se ven influidas
por la experiencia de uso inicial; y (3) ambas pueden potencialmente revertir la decisión
inicial. Bajo estas hipótesis la ECT es tomada como base para la elaboración del ECM, y
con objeto de mejorar su aplicación al contexto específico de la continuidad de los SI así
como suplir sus limitaciones, se centra solo en variables de post–aceptación, y considera
el efecto de los dos tipos de expectativas (previas y posteriores al uso/compra) ya que
en el uso de los SI es frecuente que las expectativas cambien con el tiempo; Oliver en su
modelo consideró un período medio de cambio de siete meses en la confirmación de
expectativas.
3.3.3.2.
Formulación del modelo
El Modelo de la Confirmación de Expectativas (Bhattacherjee, 2001) sostiene que la
intención de un individuo para continuar usando las TI depende de tres variables: (1) el
nivel de satisfacción del usuario con las TI, (2) el grado de confirmación de las
expectativas del usuario, y (3) las expectativas de post–adopción representadas por la
utilidad percibida. La relación entre estas tres variables y su determinación en la
continuidad de uso de los SI se presenta en el gráfico 46.
117
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Utilidad Percibida
Satisfacción
Intención de
continuidad de
uso de los SI
Confirmación
GRÁFICO 46. MODELO DE LA CONFIRMACIÓN DE EXPECTATIVAS (BHATTACHERJEE, 2001)
En ECM la satisfacción se define como el afecto o los sentimientos hacia el uso previo del
SI, y viene determinada por la utilidad percibida y la confirmación –percepción del
usuario acerca de la congruencia entre las expectativas de uso del SI y su desempeño
real (Bhattacherjee, 2001) –. La utilidad percibida es, junto a la facilidad de uso el
principal motivador de la aceptación de tecnologías. Sin embargo, en contextos de
continuidad de uso o recompra solo la utilidad percibida ejerce un impacto sustancial y
consistente en la actitud. Por otro lado, la confirmación pretende recoger en un único
constructo los dos determinantes principales de la satisfacción en la ECT (Oliver, 1977,
1980): la confirmación y las expectativas. Bhattacherjee (2001b) afirma que la
confirmación influye positivamente en la satisfacción con el uso del SI porque implica
hacer realidad los beneficios esperados del uso del SI; mientras que la confirmación
denota la incapacidad para superar las expectativas.
La relación entra la confirmación y la utilidad percibida se origina como consecuencia de
la relación probada entre estas creencias cognitivas en el contexto de aceptación de
tecnologías, así como el apoyo dado por la teoría cognitiva de la disonancia (Festinger,
1957).
Inspirado también por las teorías de aceptación de tecnologías, ECM considera la
influencia directa de la utilidad percibida en la continuidad de uso de los SI, de la misma
forma que la utilidad influye en la intención en el contexto de adopción de las TI.
Bhattacherjee (2001b) considera válida esta extensión contextual debido a que las
tendencias de los individuos hacia la persecución subconsciente de comportamientos
instrumentales o de recompensas son independientes del tiempo o la fase de la
conducta. Así, cuando un usuario encuentra un producto que le resulta útil –por tanto,
con una alta utilidad percibida– no se molesta en pasar por todo el proceso de
confirmación sino que directamente forma una intención de re–utilización del sistema.
118
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
En revisiones posteriores (Bhattacherjee et al., 2008) se sustituye el término de utilidad
percibida por utilidad post–uso, dado que refleja una creencia a largo plazo agregada de
percepciones de utilidad anteriores. De la misma forma, el concepto de intención de
recompra es renombrado como intención de continuidad de uso, ya que refleja de forma
más fiel las ideas expresadas por ECM.
Según ECM el proceso que sigue un usuario de un SI es (Bhattacherjee, 2001): en primer
lugar, tras usar un SI en particular durante un periodo de tiempo los usuarios crean una
concepción de la utilidad percibida; en segundo lugar, los usuarios determinan el grado
en que su percepción de utilidad sobre el SI se ha visto confirmada comparando el
desempeño del SI con la utilidad percibida; después, si el usuario concluye que el
producto o servicio es tan útil como lo percibió se forma la noción de satisfacción;
finalmente, los usuarios satisfechos tienden a formar una intención de continuidad de
uso, mientras que los insatisfechos tienden a no continuar usando el sistema.
Bhattacherjee (2001b) puntualiza que en ocasiones usuarios insatisfechos pueden no
dejar de utilizar el sistema debido a factores externos, como por ejemplo la
obligatoriedad de uso.
3.3.3.3.
Limitaciones
El Modelo de la Confirmación de Expectativas hereda de la ECT gran parte de sus
limitaciones, como las carencias en cuanto a la definición de la satisfacción, la
confirmación o las expectativas. Bhattacherjee (2001b) expone algunas de las
limitaciones de las que adolece el modelo en relación al método de estudio aplicado,
proporcionando indicaciones de los experimentos a seguir para apoyar razonadamente
el modelo. En concreto, sugiere la comparación de las percepciones de pre–aceptación y
post–aceptación de los consumidores para poder capturar las complejas y dinámicas
relaciones entre las decisiones de aceptación y continuidad.
Bhattacherjee (2001b) concluye en su aplicación a servicios bancarios online que la
satisfacción explica el 32% de la variación en la intención de continuidad de uso,
mientras que la utilidad percibida junto con la satisfacción supone un 41%. A pesar de
que estos resultados parecen confirmar la influencia directa de la utilidad percibida – o
utilidad percibida de post–uso – en la continuidad de uso, en recientes estudios
Bhattacherjee et al. (2008) eliminan la asociación directa entre estos constructos del
modelo. Por otro lado, dado que la confirmación y la utilidad percibida explican solo el
33% de la satisfacción también parece razonable incluir variables adicionales al modelo.
119
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Una de las limitaciones que ECM solventa en parte respecto a la ECT es la determinación
de la intención de continuidad de uso a partir únicamente de la satisfacción. Aunque
ECM incluye además la utilidad de uso percibida, otros estudios argumentan la
necesidad de añadir factores como la auto–eficacia (Hsu et al., 2004; Bhattacherjee et al.,
2008), la confianza (Kim et al., 2009a), la actitud o el control del comportamiento
percibido (Hsu et al., 2006).
En la misma línea, el ECM es criticado por considerar que la intención de continuidad de
uso conlleva directamente la creación de la decisión de continuidad o recompra. Sin
embargo, otras variables como son las condiciones facilitadoras (Venkatesh et al., 2003)
o los factores organizacionales (Mathieson et al., 2001) influyen junto con la intención
en la decisión de continuidad de uso y deben ser añadidas al modelo.
3.3.3.4.
Repercusiones y evolución
El Modelo de la Confirmación de Expectativas ha sido aplicado para examinar y explicar
la continuidad en la intención de uso de un SI de los individuos en diversos contextos de
los SI como el gobierno electrónico (Bhattacherjee et al., 2008), el aprendizaje
electrónico o e–learning (Chiu et al., 2005), el comercio electrónico (Hsu y Chiu, 2004) o
el uso de internet móvil (Thong et al., 2006).
Desde su origen son varias las extensiones y modificaciones introducidas en ECM con
objeto de refinar la capacidad explicativa y predictiva del modelo. Thong et al. (2006)
incorporaron el disfrute percibido y la facilidad de uso al modelo de confirmación de
expectativas, mientras que Lin et al. (2005) añadieron el playfulness al estudio del
comportamiento de uso de los ordenadores. Por su parte, Kim et al. (2007) examinaron
el papel que los constructos emocionales juegan en la continuidad de uso de las TI, para
lo que incorporaron el placer y la excitación al modelo de Bhattacherjee (2001b).
Argumentan que en contextos fuera del ámbito organizacional de las TI, otros factores
además de aquellos con orientación cognitiva pueden ser importantes en las decisiones
de uso de las TI. Así, aplican su modificación del ECM al contexto de servicios móviles y
encuentran que el placer, la actitud y la utilidad percibida son los mejores predictores de
la intención y la continuidad de uso (Kim et al., 2007).
Hong et al. (2006) propusieron una extensión de la ECT como resultado de comparar el
Modelo de Aceptación de Tecnologías (Davis, 1989) y ECM, pues añadieron al modelo la
facilidad de uso percibida. El modelo extendido de la confirmación de expectativas
120
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
obtuvo en sus experimentos un poder explicativo superior a TAM y ECT. Sin embargo, al
ser la diferencia entre el poder predictivo del modelo extendido y TAM únicamente un
4%, Hong et al. (2006) sugieren la posibilidad de aplicar TAM directamente en contextos
de continuidad de uso de los SI.
Bhattacherjee participó también en la extensión de su modelo estableciendo una
relación entre la intención de continuidad de uso y el comportamiento real de
continuidad de uso (Bhattacherjee et al., 2008). Además, defienden que la intención de
continuidad de uso de los SI está determinada por la auto–eficacia del usuario junto con
la satisfacción y la utilidad percibida, mientras que la continuidad de uso real viene dada
por las condiciones facilitadoras y la satisfacción.
Kang et al. (2009) incluyen por otro lado el concepto de arrepentimiento y congruencia
con la auto–imagen en el Modelo de la Confirmación de Expectativas. Sin embargo, al
realizar pruebas empíricas encontraron que si bien el arrepentimiento se muestra como
el predictor más fuerte de la intención de continuidad, la congruencia con la auto–
imagen solo ejerce un leve efecto en la conducta de recompra.
En definitiva, el modelo de la confirmación de expectativas de Bhattacherjee (2001b) ha
resultado en una teoría fundamental para explicar la continuidad de uso de los SI,
tratando de proporcionar una explicación de los factores generales que la determinan.
Las distintas pruebas y experimentos a los que ECM ha sido sometido prueban la validez
del modelo y su capacidad para explicar un alto porcentaje de la variación en la
intención de continuidad de uso de los SI (Bhattacherjee et al., 2008).
3.3.4. Otros modelos de continuidad basados en ECM, TAM y Teorías Sociales
A partir de los modelos básicos que tratan de explicar la continuidad de uso de un SI, así
como de los modelos de adopción de tecnologías, surgen distintas agregaciones o
extensiones de estas teorías que tienen como resultado nuevos modelos de continuidad.
Por su impacto se exponen a continuación algunas de las teorías que han incorporado a
modelos ya existentes el concepto de auto–eficacia introducido por Bandura (1977,
1982). Entre ellas se han destacado tres teorías que se desglosan en los siguientes
apartados: la agregación de ECM/ECT (Bhattacherjee et al., 2008), la extensión de TAM
(Wangpipatwong et al., 2008; Roca et al., 2006), y la unión de teorías sociales en una
teoría de continuidad de uso (Chen, 2012).
121
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
3.3.4.1.
Modelo extendido de continuidad inspirado en ECM
El modelo extendido de continuidad de uso de las TI propuesto por Bhattacherjee et al.
(2008) surge a raíz de la creciente atención que las teorías de continuidad o
post–adopción habían recibido desde la formulación del ECM (Bhattacherjee, 2001). No
obstante, no solo recibe influencia de ECM sino que gran parte de los elementos
añadidos al modelo se basan en los resultados obtenidos por la rama de la psicología
social al estudiar los factores de contingencia que dan forma a la intención y al
comportamiento de continuidad de las TI. Así, el nuevo modelo pretende suplir las
limitaciones de las que adolece su predecesor (en especial la ausencia de un constructo
de continuidad de uso –y no de intención de continuidad de uso– y de las condiciones
facilitadoras) añadiendo el comportamiento de continuidad como parte del modelo, y
desarrollando los factores contingentes que pueden influir tanto en la intención de
continuidad como en el comportamiento en general en cuanto al uso de las TI
(Bhattacherjee et al., 2008).
En primer lugar, el modelo se desarrolla con el objeto de aclarar la conceptualización y
el efecto del constructo del Control del Comportamiento Percibido (PBC) a partir de dos
dimensiones, con las que se relacionan la intención y el comportamiento
respectivamente: la auto–eficacia y las condiciones facilitadoras. Estas nuevas variables,
junto a un refinamiento de las relaciones entre los constructos del modelo original,
tienen como resultado el modelo extendido de continuidad de las TI (Bhattacherjee et
al., 2008) mostrado en el gráfico 47.
Uno de los cambios notables con respecto al ECM es la eliminación de la relación entre la
utilidad percibida y la satisfacción. Esta asociación se apoyaba en las teorías TRA y TPB,
al considerar la satisfacción como una variable que media entre la utilidad percibida y
las intenciones de continuidad (Bhattacherjee et al., 2008).
122
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Desconfirmación
Utilidad de postuso
Auto- eficacia de
TI
Condiciones
Facilitadoras
Satisfacción
Intención de
continuidad
Comportamiento
de Continuidad
GRÁFICO 47. MODELO EXTENDIDO DE LA CONTINUIDAD DE USO DE LAS TI
(BHATTACHERJEE ET AL., 2008)
Otra de las modificaciones realizadas a ECM es la inclusión del comportamiento de
continuidad de uso como variable definitiva para explicar la conducta de recompra o
continuidad en el uso de las TI. Aunque la intención se presenta como el predictor más
determinante de la conducta por las teorías racionales del comportamiento humano
como TRA y TPB, Bhattacherjee et al. (2008) consideran que el objetivo de cualquier
modelo es predecir el comportamiento más que la intención. Así, basados en TAM o
UTAUT establecen una relación positiva entre la intención de continuidad de uso y la
conducta de continuidad.
Además, establecen que la intención es necesaria pero no suficiente para determinar el
comportamiento de continuidad de uso, y de forma más acentuada en los casos en los
que los individuos carecen del control total sobre su propio comportamiento, por
ejemplo, si dependen de recursos o habilidades técnicas para poder usar una TI. Con
objeto de modelar esta característica Ajzen (1991) introduce en su Teoría del
Comportamiento Planeado el constructo control del comportamiento percibido (PBC),
que a lo largo de los años ha sido definido como la combinación de dos componentes
distintos pero relacionados (Ajzen, 2002): la auto–eficacia y la controlabilidad33. La
auto–eficacia refleja el ámbito interno de control dado que se centra en las habilidades
de los individuos, mientras que la controlabilidad corresponde al ámbito externo del
control sobre los recursos necesarios para llevar a cabo su conducta.
De este modo, Bhattacherjee et al. (2008), basados en distintos estudios acerca de la
influencia de los dos factores del control del comportamiento percibido sobre la
conducta humana, así como en su definición conceptual, incluyen ambas dimensiones
del PBC en su extensión del ECM.
33
De controllability.
123
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Por un lado, la auto–eficacia se asocia con la intención y no con el comportamiento de
continuidad de uso debido a que la auto–eficacia se refiere a las habilidades que el
individuo tiene antes de haber tomado una decisión racional acerca de su conducta de
continuidad de uso. Por otro lado, la controlabilidad refleja la disponibilidad de los
recursos externos necesarios para usar las TI y evoluciona a lo largo del curso de uso de
las mismas, por lo que influye en el comportamiento de continuidad y no tanto en la
intención (Bhattacherjee et al., 2008).
Así, el modelo propuesto por Bhattacherjee et al. (2008) extiende el modelo de
continuidad de uso de las TI de Bhattacherjee (2001b) incluyendo la noción de PBC y
relacionando la intención de continuidad de utilización con la conducta de continuidad
de uso. Tras someter el nuevo modelo a pruebas, concluyen que el modelo extendido
obtiene un poder explicativo superior al modelo original debido en su mayoría a la
inclusión de la auto–eficacia como variable predictora.
El efecto de la auto–eficacia implica que los usuarios que no tienen la confianza en su
habilidad para usar una TI –y que por tanto tienen una baja auto–eficacia– son más
propensos a tener menos intención de continuar su uso comparado con los usuarios con
alta auto–eficacia, incluso estando satisfechos con su experiencia de uso anterior.
Validan también la relación positiva entre la intención y continuidad de uso aunque
expresan la necesidad de añadir más variables con efecto en el comportamiento de
continuidad de uso, pues solo consiguen explicar un 26% de las variaciones de conducta
de continuidad de uso a través de la intención y las condiciones facilitadoras. Esto
implica que los usuarios perciben tener menos control sobre las condiciones externas
que facilitan o limitan el uso de las TI y son menos propensos a continuar usando la
tecnología, incluso teniendo intención de hacerlo.
La extensión de ECM presenta limitaciones en cuanto al método de experimentación y
medida seguido (Bhattacherjee et al., 2008), pues aunque la medida de la continuidad de
uso percibida es más precisa que usando escalas Likert, no es tan certera y determinante
como la medida de datos objetivos de continuidad de uso dados por registros del
sistema.
3.3.4.2. TAM como modelo de continuidad
Considerando el enorme impacto que el Modelo de Aceptación de la Tecnología marcó
en los estudios sobre el comportamiento de adopción de tecnologías o innovaciones, son
124
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
varios los autores que han propuesto considerar TAM para explicar también la
continuidad de uso de las Tecnologías de la Información, añadiendo en algunos casos
nuevas variables (Hong et al., 2006; Roca et al., 2006; Wangpipatwong et al., 2008).
Hong et al. (2006) realizan un análisis comparativo de tres modelos para entender el
comportamiento de continuidad de las TI en el contexto de internet móvil: (1) ECT en el
dominio de las TI (ECM); (2) el modelo de aceptación de la tecnología (TAM); y (3) un
modelo híbrido entre TAM y ECM que denominan modelo extendido de ECM en el
contexto de las TI (EECM–IT34). Hong et al. (2006) justifican el uso de TAM basándose en
distintas aplicaciones de TAM en usuarios experimentados que han probado ser válidas
(Adams et al., 1992; Davis, 1989; Gefen et al., 2003).
Motivados por las similitudes entre ECM y TAM, por ejemplo en cuanto al constructo de
utilidad percibida, Hong et al. (2006) proponen un modelo híbrido entre ambos que
mejore el poder predictivo al incorporar también las diferencias en las percepciones de
los usuarios de ambos modelos (gráfico 48).
Utilidad Percibida
Confirmación
Satisfacción
Intención de
continuidad de
uso de los SI
Facilidad de Uso
Percibida
GRÁFICO 48. EXTENSIÓN DE ECM EN EL DOMINIO DE LAS TI (HONG ET AL., 2006)
El modelo híbrido se denomina también ECM extendido (EECM) porque toma como base
el ECM (Bhattacherjee, 2011) y lo modifica teniendo en cuenta TAM y su repercusión
posterior. Así, dado el impacto considerable y evidencia científica del impacto de la
facilidad de uso percibida en la utilidad percibida y en la intención de uso de las TI
añaden el constructo facilidad de uso percibida al modelo, destacando su papel
fundamental en la determinación de la aceptación de las TI.
34
Extended Expectation Confirmation Model in the IT domain (EECM-IT), en inglés.
125
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
En este modelo la facilidad de uso percibida ejerce una influencia positiva en la
satisfacción y en la intención de continuidad, que también se ve impactada
indirectamente a través de la utilidad percibida (Hong et al., 2006). Aplicando el mismo
razonamiento que en ECM, se considera que la confirmación afecta positivamente a la
facilidad de uso percibida, dado que la facilidad de uso percibida por el usuario se vuelve
más concreta y actualizada al ganar confirmación.
Basados en los resultados empíricos de los tres modelos, y dada la complejidad añadida
de EECM respecto a TAM, Hong et al. (2006) concluyen que, a pesar de haber sido
diseñado para estudiar la conducta de aceptación, TAM es el que mejor se adapta a los
datos y por tanto es un modelo completamente válido para explicar el comportamiento
de continuidad de uso de las TI. Además, la sencillez, aplicabilidad, repercusión y apoyo
científico otorgado a TAM lo convierten en un modelo flexible que puede adaptarse para
estudiar la continuidad de uso de tecnologías de distinta naturaleza. No obstante, EECM–
IT se revela como un modelo con gran potencial predictivo de la continuidad,
proporcionando una explicación más completa sobre la conducta de post–adopción de
los usuarios.
Por otro lado, Roca et al. (2006) proponen también un modelo inspirado en TAM fruto
de la descomposición de éste y la agregación de constructos y relaciones propios de ECM
y ECT. Es un modelo complejo, con once constructos que en su conjunto determinan la
satisfacción, y ésta a su vez la intención de continuidad de uso, aplicada al e–learning o
aprendizaje electrónico. Estos once constructos conforman cinco conjuntos de creencias
cuya influencia en la satisfacción ha sido resaltada por diversos autores: la norma
subjetiva, la confirmación, la calidad percibida, la usabilidad percibida y el control
percibido. Los autores tejen así un complicado entramado de hasta veinte relaciones
entre los distintos constructos cuya validez tratan de probar empíricamente.
En el modelo de Roca et al. (2006) se incluyen los constructos originales de ECM, como
la confirmación –una de las variables principales del modelo– la utilidad percibida y la
satisfacción (ver gráfico 49).
126
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Información de
Calidad
Influencia
Interpersonal
Confirmación
Servicio de
Calidad
Sistema de
Calidad
Influencia
Externa
Satisfacción
Utilidad Percibida
Absorción
Cognitiva
Intención de
Continuidad de
aprendizaje
Facilidad de Uso
Percibida
Percepción de Calidad
Percepción de Uso
Auto- eficacia con
el PC
Auto- eficacia con
Internet
Percepción de Control
GRÁFICO 49. MODELO DE CONTINUIDAD DE USO TAM–ECM–ECT (ROCA ET AL., 2006)
En relación a la auto–eficacia, Roca et al. (2006) la incorporan en el control percibido
diferenciando entre auto–eficacia ante el ordenador35 y auto–eficacia con Internet.
Partiendo del concepto introducido por Bandura (1977, 1982), definen la auto–eficacia
como la creencia del individuo acerca de si puede o no desempeñar una tarea o
comportamiento en concreto, lo que aplicado a los ordenadores y a Internet supone la
creencia sobre las habilidades para utilizar un ordenador o Internet, respectivamente.
De esta definición se sugiere el efecto indudable de ambos tipos de auto–eficacia en la
facilidad de uso percibida (Venkatesh y Davis, 1994; Hsu y Chiu, 2004; Roca et al., 2006),
y no directamente en la intención de continuidad de uso como planteaba el modelo
extendido de ECM de Bhattacherjee et al. (2008).
Entre las novedades del modelo cabe destacar la inclusión de la absorción cognitiva
como elemento mediador entre la facilidad de uso percibida y la utilidad percibida, ya
que consideran que la percepción de los usuarios de la complejidad y utilidad del
sistema está influida por el grado de sensación de disfrute de los usuarios.
Estos tres elementos colaboran en la determinación de la satisfacción y reciben
influencia directa de la confirmación, generada a partir del conjunto de calidad percibida
–conformado por la calidad de la información, la calidad del servicio y la calidad del
35
Computer self-efficacy.
127
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
sistema–. Las variables pertenecientes a la calidad percibida se asocian con el
desempeño del sistema, propio de ECT, y determinan la confirmación en el sentido en
que un alto desempeño tiene más probabilidades de superar las expectativas, creando
así una confirmación positiva y con ella una mayor satisfacción del consumidor.
Roca et al. (2006) corroboran el importante peso de la confirmación en la utilidad
percibida, y en menor medida también en la satisfacción, facilidad de uso y absorción
cognitiva. Destacan además la importancia de la calidad percibida sobre la confirmación
y la satisfacción, pues la agregación de este conjunto de variables a un modelo basado en
ECT suponía el principal objetivo del modelo. Los experimentos descartan sin embargo
la influencia de la norma subjetiva – dada en términos de influencia externa e
interpersonal – en la satisfacción, lo que achacan al tipo de muestra seleccionada en
estos experimentos.
Finalmente, ponen de manifiesto la alta correlación entre la utilidad percibida y la
satisfacción, lo que sugiere que la creencia de los usuarios en la utilidad es un
antecedente decisivo de su percepción de satisfacción.
Por último, retomando el concepto de auto–eficacia con el ordenador, Wangpipatwong
et al. (2008) proponen un nuevo modelo inspirado en TAM que permite explicar la
intención de continuidad en el contexto de uso de páginas web de gobierno electrónico,
o e–government (gráfico 50).
Utilidad Percibida
Facilidad de Uso
Percibida
Intención de
Continuidad
Auto-eficacia con
el PC
GRÁFICO 50. MODELO BASADO EN TAM APLICADO A E–GOVERNMENT DE
WANGPIPATWONG ET AL. (2008)
128
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Este modelo vuelve a considerar necesario incluir la auto–eficacia en el modelo de
continuidad y, en contra de la mayor parte de estudios y modelos en esta rama, omite el
papel de la satisfacción como determinante de la recompra o continuidad en el uso.
Siguiendo un razonamiento similar al de Roca et al. (2006) en su modelo, la
auto–eficacia con el ordenador influye en la facilidad de uso percibida, pero también se
contempla su efecto directo en la intención de continuidad, al considerar que la
auto–eficacia del individuo respecto al ordenador determina significativamente la
decisión de usar los ordenadores.
En la misma línea, y apoyados por los estudios de Compeau y Higgins (1995b),
Wangpipatwong et al. (2008) defienden que los individuos con una alta auto–eficacia
con ordenadores usan éstos más frecuentes, disfrutan más de su uso y experimentan
una menor ansiedad frente a su utilización. Además, comprueban empíricamente que la
adopción y la continuidad de uso de páginas web relacionadas con e–government
depende de la auto–eficacia hacia los ordenadores de los ciudadanos.
3.3.4.3.
Modelo de continuidad basado en las teorías sociales
Los modelos basados en la psicología social se han utilizado para explicar la intención de
los consumidores de reutilizar el comercio electrónico como método de compra. En
concreto, el modelo de Chen (2012) recoge las influencias de la Teoría Cognitiva Social,
junto con alguno de los constructos propios de ECM, TAM y conclusiones extraídas de
experimentos acerca del uso y continuidad del comercio electrónico.
Chen (2012) considera que después del uso inicial de los servicios de Internet, la
intención conductual de los usuarios de Internet genera un mecanismo auto–regulatorio
siempre que los usuarios tratan de repetir las mismas actividades. Por otro lado, recoge
las conclusiones alcanzadas por Hsu et al. (2004) sobre el efecto que la experiencia
previa y la auto–eficacia tienen en el comportamiento. El modelo de Chen (2012) trata
de recoger las conclusiones más importantes en teoría de continuidad y de suplir las
inconsistencias de las variables, así como de integrar factores significativos que
conciernen a los procesos del aprendizaje individual y a las motivaciones que les
conducen a la recompra en el entorno de Internet (gráfico 51).
129
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Modelo de
Comportamiento
Utilidad Percibida
Experiencia positiva
de compra por
Internet
Facilidad de Uso
Percibida
Satisfacción
Intención de
recompra
Confirmación
Variables de
Control:
 Género
 Edad
 Años compra
por Internet
Auto- eficacia de
compra por
Internet
t1
t2
GRÁFICO 51. MODELO DE RECOMPRA EN COMERCIO ELECTRÓNICO DE CHEN (2012)
El modelo de Chen especifica por una parte las variables propias de una recompra
temprana (t1) y por otra de recompra tardía (t2). En la primera se encuentran: (1) la
experiencia positiva de compra por Internet, (2) el modelado de la conducta, (3) la
utilidad percibida, (4) la facilidad de uso percibida y (5) la auto–eficacia de compra por
Internet.
El primero es un factor fundamental del comportamiento y las cogniciones, y uno de los
determinantes clave de la auto–eficacia (Wood y Bandura, 1989). Su agregación al
modelo se basa en la concepción de que los individuos están acostumbrados a realizar
las mismas actividades, por lo que la experiencia previa les permite esperar
oportunidades de éxito similares, influyendo a través de la confirmación en el
comportamiento posterior. En el contexto de comercio electrónico los individuos que
han tenido una experiencia anterior positiva y satisfactoria son más propensos a
percibir una utilidad y confirmación positiva.
Otras de las variables de recompra temprana que difieren de los modelos de continuidad
de uso más relevantes es el modelado del comportamiento. Es un factor originario de la
130
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Teoría del Aprendizaje Social (SLT) 36 (Nord y Peter, 1980), y describe el proceso por el
que los individuos son estimulados para obtener una cognición subjetiva o auto–eficacia
por medio del aprendizaje observacional (Compeau y Higgins, 1995). Chen (2012)
adapta esta definición al comercio electrónico describiendo el modelado del
comportamiento como la intención de compra de los consumidores de Internet basada
en la observación de los demás.
En esta ocasión la auto–eficacia se renombra como auto–eficacia de compra por internet
(ISE37) y se basa en la noción de control del comportamiento percibido para extraer sus
dimensiones y analizar su efecto en la continuidad de uso, de la misma forma que se hizo
en el modelo extendido de ECM (Bhattacherjee et al., 2008). El modelo de Chen (2012)
considera la influencia de la auto–eficacia sobre la confirmación y la utilidad percibida,
puesto que los consumidores se sentirán más seguros con una tarea online específica si
se consideran a sí mismos con fuertes capacidades en el uso de Internet.
En la etapa de recompra tardía se encuentran los elementos fundamentales en la mayor
parte de modelos de continuidad de uso: la confirmación, la satisfacción y la intención
de recompra. La confirmación determina la utilidad y facilidad de uso percibidas y
representa el antecedente de la satisfacción. Por su parte, ésta se ve afectada por la
mayoría de los factores del modelo excepto el modelado del comportamiento, que ejerce
su efecto a través únicamente de la confirmación.
Finalmente la auto–eficacia junto con la satisfacción determinan unívocamente la
intención de recompra. Además, las variables de control se añaden al modelo con objeto
de tener en cuenta factores como el género, edad, o años de experiencia comprando por
Internet, que influyen directamente en la intención de recompra.
Tras probar el modelo en una amplia muestra de usuarios de Internet, Chen (2012)
concluye que los factores relacionados con SCT, TAM y los modelos de continuidad de
uso de los SI juegan un importante papel formando la intención de recompra de los
consumidores online. El análisis de los resultados arrojó conclusiones que cabe destacar,
como el peso significativo de la mayoría de variables del modelo en la formación de la
intención de continuidad, lo que apoya investigaciones anteriores (Bhattacherjee, 2001;
Thong et al., 2006; Chiu et al., 2009). Sin embargo, la relación entre la auto–eficacia y la
confirmación no obtuvo resultados significativos que probaran su validez. Chen (2012)
36
37
Social Learning Theory.
Internet Self-Efficacy.
131
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
achaca este resultado a que conforme los usuarios ganan experiencia con una tecnología
el efecto de la auto–eficacia en la compra por Internet sobre la confirmación disminuye
hasta convertirse en insignificante (Hsu et al., 2004; Venkatesh et al., 2003).
3.4.
Modelos de continuidad tras recuperación de servicio
Un tipo particular de modelos de continuidad en el uso de la tecnología son los
conocidos como modelos de continuidad de uso tras la recuperación de servicio; es
decir, modelos que estudian el comportamiento de uso de tecnologías por parte de los
consumidores una vez se ha producido una queja debido a un fallo del servicio. Algunos
ejemplos de fallo en el servicio son: indisponibilidad del producto, fallo en el envío,
precio erróneo, producto defectuoso o lentitud en la prestación del servicio. Es
importante que las empresas conozcan la conducta de los consumidores en tales casos
para así poder abordar estrategias adecuadas que permitan paliar el efecto de estos
fallos y “recuperar” al cliente a la vez que se garantiza su satisfacción.
Con este objeto surgen diversas teorías explicativas del comportamiento y las
reacciones de los consumidores en una situación de conflicto, así como de los factores
que pueden llevar al individuo a la continuidad de uso tras un fallo en el servicio. Entre
ellas cabe destacar: la teoría de la justicia, la teoría del control de los afectos, y la teoría
de la apreciación cognitiva.
3.4.1. Teoría de la Justicia
La Teoría de la Justicia es una extensión de la Teoría de la Equidad, original de Stouffer
et al. (1949) y posteriormente empleada por Adams (1965) –entre otros– para explicar
las reacciones de los individuos ante situaciones de queja. Anteriormente a 1975, la
equidad se asociaba con la justicia distributiva, basada en situaciones equitativas (o
justas) y no equitativas (o injustas), fruto de la comparación del ratio entre la inversión
necesaria para adquirir el producto –inputs– y las recompensas que éste proporciona al
consumidor –outputs–, con el mismo ratio para otras personas y productos (Adams,
1965).
La teoría de la justicia considera la justicia percibida como un antecedente cognitivo de
la satisfacción y está comprendida por tres dimensiones (Oliver y Swan, 1989): la
justicia distributiva (equidad), de procedimiento y de interacción. La justicia distributiva
(JD) representa los recursos materiales que la organización emplea para subsanar o
132
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
compensar al consumidor por un fallo en el servicio, tales como devoluciones o
descuentos (Mattila, 2001).
El efecto de la justicia distributiva sobre la satisfacción de los consumidores tras la
recuperación del servicio ha sido investigado en múltiples ocasiones (Oliver y Swan,
1989; Smith et al., 1999; Maxham III y Netemeyer, 2002, 2003), corroborando que las
compensaciones proporcionadas a los clientes que emiten quejas han favorecido a
incrementar la satisfacción de los mismos con la recuperación del servicio y, en
consecuencia, realizan una valoración más positiva del servicio. En el contexto de
subastas electrónicas, Chiu et al. (2010) caracteriza la justicia distributiva como la
comparación entre los inputs –principalmente dinero, tiempo y esfuerzo– que el
comprador invierte en la relación de compra–venta y los outputs –el producto o
servicio– que recibe de esa relación, valorando de este modo si el tiempo y esfuerzo
invertidos se ven compensados por la calidad y entrega del producto o servicio.
La justicia de procedimiento (JP) se relaciona con la percepción del proceso de gestión
del fallo en el servicio por parte de la empresa, esto es, comprende todos aquellos
procesos que la empresa lleva a cabo para recibir quejas y satisfacer al cliente con la
resolución del fallo (Mattila, 2001). Incluye las facetas de oportunidad y control del
proceso, pues refleja la oportunidad de que los clientes expresen sus quejas con el
servicio, así como de consultar el estado de solución al problema para finalmente recibir
una solución que suponga la recuperación del servicio (Smith et al., 1999; Vázquez et al.,
2009). Ello implica que factores como el tiempo y velocidad de resolución sean
esenciales para la determinación de la justicia de procedimiento (Maxham III y
Netemeyer, 2002). Diversos estudios han defendido el efecto significativo de la justicia
de procedimiento percibida sobre el nivel de satisfacción del consumidor con la
recuperación del servicio (Maxham III y Netemeyer, 2003; Schoefer y Ennew, 2005) o
sobre la satisfacción global de la empresa (Maxham III y Netemeyer, 2002, 2003).
Además, Maxham III y Netemeyer (2003) destacan que la justicia de procedimiento es la
dimensión de la justicia percibida que ejerce un efecto más significativo en la
satisfacción con la recuperación del servicio de los consumidores.
Por su parte, la justicia de interacción (JI) o justicia interactiva representa las
percepciones del individuo formadas como consecuencia del trato con los empleados
durante el proceso de recuperación del servicio (Vázquez et al., 2009). Es evidente el
componente interpersonal presente en esta dimensión de la justicia, que incluye
factores como la percepción de los clientes acerca de la empatía de los empleados, el
133
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
respeto y educación que estos muestran, su cortesía y trato, o el esfuerzo puesto para
solución el fallo del servicio (Smith et al., 1999). La justicia de interacción se ha
relacionado en múltiples ocasiones con la formación de la satisfacción en el manejo de
situaciones de fallo (Maxham III y Netemeyer, 2002; Schoefer y Ennew, 2005). En
concreto, Gummesson (1991) introduce el concepto de part time marketer (modelo de
colaboración que consiste en la asignación de un Director de Marketing a tiempo parcial
y la externalización del departamento de Marketing, combinando las ventajas de la
consultoría con las del ejecutivo en línea) para expresar el hecho de que son los
empleados de primera línea, aquellos encargados de la entrega del servicio al cliente, los
que interactúan realmente con los clientes y por tanto los que conducen de forma más
significativa a la formación de juicios de los clientes y en último término a su satisfacción
con la recuperación del servicio.
Colquitt (2001) añade una cuarta dimensión a la justicia percibida: la justicia
informacional, que refleja el grado en que los individuos cuentan con información sobre
el resultado y los procedimientos a seguir en caso de fallo del servicio. La justicia
informacional es la responsable de que los vendedores proporcionen información
puntual y adecuada sobre cuatro preocupaciones del consumidor (Chiu et al., 2010): los
productos, dudas acerca de las devoluciones, cambios en la política de la empresa y
procesamiento de pedidos. La justicia informacional ha sido empleada para explicar la
calidad de la información (Liu y Arnett, 2000), así como para evaluar la capacidad de
una web para proporcionar información (Pavlou et al., 2007).
La justicia determina el comportamiento del individuo tras una queja mediante un
proceso que Hegtvedt (2006) modela a partir de estudios previos como el de Adams
(1965), provocando reacciones de carácter emocial y cognitivo que están relacionadas
(gráfico 52).



Factores del
consumidor:
Características
Creencias
Motivaciones
Evaluación de la
justicia
Reacciones
Emocionales
Reacciones
Cognitivas y
Conductuales
Factores
Situacionales
GRÁFICO 52. MODELO BÁSICO DE LOS PROCESOS DE JUSTICIA (HEGTVEDT, 2006)
134
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
El modelo de Hegtvedt (2006) distingue dos grandes grupos de factores que influyen en
la evaluación de la justicia: los factores del consumidor (el perceptor de la justicia) y los
factores situacionales. Los primeros incluyen las características, creencias y
motivaciones que describen al consumidor. Estos factores están interrelacionados de
forma que las características, como el sexo o la edad, pueden afectar a las creencias, y
ambas pueden influir en las motivaciones o viceversa. Por otro lado, los factores
situacionales comprenden factores como los impuestos, recompensas (descuentos)
asociados con la compra, o las relaciones sociales entre consumidor y vendedor.
Los distintos factores contribuyen a la evaluación de la justicia, proceso cognitivo
durante el cual los individuos realizan comparaciones con objeto de analizar el grado en
que han percibido como justo un determinado trato o servicio. La evaluación de la
justicia viene seguida de dos tipos de reacciones: emocionales y cognitivas o de
comportamiento. El efecto de estas es más apreciable en situaciones en las que se
percibe injusticia, momento en el que se produce una sensación de angustia que lleva al
consumidor a un cambio en su comportamiento que le permite superar esa sensación
(Hegtvedt, 2006).
El estudio de la recuperación del servicio (SR) se centró en un primer momento en la
aplicación de la teoría de la justicia a contextos de SR. Otros autores defienden sin
embargo el papel de los factores emocionales y afectivos –y no solo cognitivos– tras un
comportamiento de queja (Schoefer y Ennew, 2005).
3.4.2. Teoría de Control de los Afectos (ACT)
En el contexto de recuperación del servicio, la Teoría de Control de los Afectos (ACT38)
(Heise, 1977, 1979, 1985; MacKinnon, 1994) defiende que las emociones actúan como
mediadoras entre la justicia percibida y la lealtad, por lo que su objetivo es por un lado
determinar las emociones derivadas de un evento concreto y por otro analizar el efecto
que éstas tienen sobre el comportamiento del individuo. Para ello se basa en tres
premisas básicas (Heise, 1979): (1) los individuos se comportan de manera tal que las
emociones se adecúan a la situación, lo que implica que los consumidores que reciben
una recuperación de servicio inaceptable expresan sus emociones (por ejemplo
frustración) abiertamente; (2) los individuos que inhiben sus emociones minimizarán la
importancia del fallo del servicio; (3) los individuos que no reciban una justa
recuperación del servicio dejarán de ser clientes de la compañía que presta el servicio.
38
Affect Control Theory, en inglés.
135
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
En resumen, las tres premisas de la ACT se traducen en un único axioma (Heise, 1979,
1985; MacKinnon, 1994) que enuncia que las personas actúan de tal modo que las
impresiones generadas por los eventos confirman sus sentimientos hacia sí mismos, en
lo que se conoce como el principio de reacción afectiva. La ACT describe estas
respuestas afectivas a lo largo de tres dimensiones (Osgood et al., 1975): la evaluación,
la potencia y la actividad.
La evaluación refleja la bondad o maldad que se asocia con un concepto, representando
cualidades opuestas (caliente–frío, bueno–malo, etc.). Por su parte, la potencia se asocia
con la fortaleza o debilidad asociada a un concepto, mientras que la actividad representa
la vivacidad o tranquilidad con la se realiza esa asociación. Los sentimientos se definen
entonces como aquellos conceptos que evocan bondad, fortaleza y vivacidad; son
respuestas afectivas hacia símbolos ampliamente compartidos por una cultura o sub–
cultura.
En la Teoría clásica del Control de los Afectos, la justicia percibida se relaciona con las
emociones de forma que los individuos tratados justamente experimentarán emociones
positivas, mientras que los que han recibido una compensación no acorde al problema
experimentado se sentirán probablemente enfadados (Homans, 1961). La acción a llevar
a cabo tras un fallo en el servicio (lealtad o abandono) debe confirmar el sentimiento
adjunto a la identidad del consumidor (Chebat y Slusarczyck, 2005). Así, un consumidor
permanecerá leal a la empresa siempre que su identidad propia no se vea afectada por la
recuperación del servicio propuesta por el proveedor del servicio. Además, según Heise
(1979) las emociones de los consumidores les conducen a elegir un tipo concreto de
conducta que les permite recuperar su identidad propia. En consecuencia, Chebat y
Slusarczyck (2005) atribuyen a las emociones un papel mediador en la relación entre la
justicia y las respuestas conductuales (lealtad o abandono), en lugar de centrarse
únicamente en el efecto de la justicia percibida sobre las emociones. En su estudio,
Chebat y Slusarczyck (2005) analizan la justicia percibida y las emociones que
experimentan los clientes ante situaciones reales, concluyendo la influencia desigual de
las tres dimensiones de la justicia percibida (distributiva, de procedimiento e
interactiva) sobre las emociones, puesto que la justicia percibida afecta directamente a
las emociones negativas y solo la justicia distributiva e interactiva influyen en las
emociones positivas.
A este respecto, es necesario que la empresa lleve a cabo acciones para que los
empleados tengan una mayor orientación hacia las emociones del usuario del servicio
136
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
(como formación o entrenamiento). Esta estrategia puede no solo dar un valor añadido
al servicio ofertado sino que mejorará la capacidad de los empleados para situarse en el
lugar del usuario y así poder prestarle una mejor ayuda, aumentando la percepción de la
justicia interactiva y con ella la satisfacción del consumidor a través de las emociones
positivas.
La influencia de la justicia percibida sobre las emociones ha sido un estudio recurrente
en la literatura de la teoría de las emociones. Destacan entre ellos el trabajo de Barrett
(1999), Weiss et al. (1999), McColl–Kennedy y Sparks (2003) y Schoefer y Ennew
(2005). En concreto, McColl–Kennedy y Sparks (2003) describen el proceso de
evaluación del fallo y recuperación del servicio, que posteriormente fue detallado por
Vázquez et al. (2009) para explicar la casuística de la justicia percibida y posterior
satisfacción (gráfico 53). Este proceso describe, en el contexto de recuperación del
servicio, los dos elementos identificados por Hegtvedt (2006) en su modelo de justicia
percibida: la evaluación de la justicia, y las reacciones emocionales.
Vázquez et al. (2009) afirman que en situaciones de fracaso del servicio y su
consiguiente recuperación, es posible detectar respuestas emocionales características
en los consumidores, como son el enfado, la desilusión, el contento, la sorpresa o el
entusiasmo, asociadas con las dimensiones de la justicia percibida. De este modo, la
justicia percibida producirá unas reacciones emocionales cuya intensidad depende por
un lado de la atribución del fracaso a la empresa y su responsabilidad para actuar de
forma oportuna, y por otro de las expectativas de los consumidores, formadas al
comparar las alternativas disponibles (el pensamiento de contraste) y la percepción del
comportamiento llevado a cabo para solucionar el fallo. Finalmente, las respuestas
emocionales se traducirán, en función de su intensidad, en una mayor o menor
satisfacción del consumidor con la recuperación del servicio.
137
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
Emociones
(positivas y
negativas)
Suceso de fracaso
del Servicio
Acto (omisión) de
recuperación del
servicio: justicia
percibida
Especialmente
Negativa
Pensamiento de
contraste
activado “podrían
haber hecho más”
Sentimiento del
Cliente:
Enfadado
Similar a la
esperada
Reducido o
ningún
pensamiento de
contraste
Sentimiento del
Cliente:
Contento
Especialmente
Positiva
Pensamiento de
contraste
activado “podrían
haber hecho
menos”
Sentimiento del
Cliente:
Encantado
Reducida
Satisfacción
Elevada
Satisfacción
GRÁFICO 53. PROCESO DE EVALUACIÓN DEL FALLO Y RESPUESTA DEL CONSUMIDOR
(VÁZQUEZ ET AL., 2009)
Por tanto, resulta evidente que la manera en que la empresa trata y responde al fallo
ocurrido en el servicio para darle solución y recuperarlo tiene un impacto directo sobre
las emociones que experimentan los consumidores (Weiss et al., 1999; Chebat y
Slusarczyck, 2005; Schoefer y Ennew, 2005) y éstas sobre la satisfacción final del
usuario con la respuesta de la empresa. Es por ello que estudiar y entender la forma en
que los consumidores reaccionan emocionalmente a las acciones de recuperación del
servicio de la empresa es fundamental para conseguir clientes satisfechos y en definitiva
clientes que continúen comprando o usando el servicio.
3.4.3. Teoría de la Apreciación Cognitiva
La Teoría de la Apreciación o Evaluación Cognitiva39 (Frijda, 1986; Lazarus, 1991;
Bagozzi et al., 1999; Johnson y Stewart, 2005; Watson y Spence, 2007) se centra en
determinar las emociones fruto de un acontecimiento concreto con el fin de analizar su
impacto en la conducta de los individuos. Desde la perspectiva de esta teoría, las
emociones se presentan como respuestas a apreciaciones o evaluaciones que un
individuo realiza acerca de un evento o experiencia relevante que le está sucediendo,
creadas a partir de la evaluación del individuo y no del suceso en sí mismo. Esto explica
39
Cognitive Appraisal Theory.
138
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
cómo unas mismas circunstancias pueden generar reacciones emocionales diferentes en
distintos individuos. Con esta base ideológica acerca de las emociones han surgido
diversas teorías que profundizan en la generación de emociones a partir de la
evaluación de eventos, conformando el conjunto de teorías de la apreciación cognitiva.
Una de las primeras teorías a este respecto es la de Lazarus (1991), en la que distingue
dos factores cognitivos esenciales de las emociones: (1) la naturaleza de las cogniciones
o apreciaciones subyacentes de las emociones, y (2) las condiciones antecedentes que
determinan esas cogniciones.
Estos dos aspectos son, según Lazarus (1991), cruciales para definir las reacciones que
provienen de las emociones iniciales. Los individuos decidirán qué emoción deben
sentir después de interpretar un evento que acaba de suceder, dando importancia a la
interpretación del evento como bueno o malo, y lo que el individuo cree que es la causa
de ese evento (gráfico 54).
GRÁFICO 54. PROCESO DE GENERACIÓN DE EMOCIONES SEGÚN LAZARUS (1991)
La secuencia de generación de las emociones refleja la concepción de Lazarus acerca de
la creación de emociones, pues considera fundamental la inclusión de una etapa de
pensamiento en la que el individuo reflexiona sobre el evento ocurrido y decide cual
debe ser su reacción emocional. Además define dos tipos de métodos de evaluación o
apreciación: en la apreciación primaria se considera cómo la situación acontecida afecta
al bienestar personal del individuo, y en la apreciación secundaria se evalúa cómo
debería el individuo lidiar con el evento y sus consecuencias.
Partiendo de la formulación de la teoría de la apreciación cognitiva de Frijda (1986) y
Lazarus (1991), surgieron distintas variedades de ésta organizadas en torno a dos
grandes grupos: modelos estructurales y modelos de proceso. El modelo estructural de
la apreciación explica la relación entre las apreciaciones o evaluaciones y las emociones
que éstas provocan, por lo que examina tanto los procesos de apreciación como la forma
139
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
en que las distintas apreciaciones influyen en las emociones experimentadas. Es en este
tipo en la que se enmarca propiamente la teoría de Lazarus, distinguiendo entre
apreciaciones primarias y secundarias. Por el contrario, el modelo de proceso trata de
reflejar la naturaleza dinámica de las emociones complementando así el modelo
estructural. Con esta intención Smith y Kirby (2000) proponen un modelo de dos
procesos en el que el modelo estructural de apreciación se centra en lo que evalúa el
individuo, y el modelo de proceso en cómo el individuo evalúa el estímulo emocional
(gráfico 55).
Contenidos de
consciencia focal
Afecto
Subjetivo
Representaciones
asociativas
activadas
Estímulo
Percibido
Razonamiento
Detectores de
Apreciación
Integración de
apreciación



Respuesta emocional:
Resultado de
apreciación
Actividad psicológica
Tendencias de acción
GRÁFICO 55. MODELO DEL PROCESO DE APRECIACIÓN COGNITIVA (SMITH Y KIRBY, 2000)
En su modelo, Smith y Kirby (2000) proponen varios procesos de apreciación que
pueden ocurrir de forma paralela y que involucran mecanismos cognitivos. Sobre estos
destacan dos procesos principales: procesamiento asociativo, que incluye la preparación
afectiva y la activación de la memoria, y el razonamiento, que representa el proceso de
pensamiento de forma controlada y deliberada. Además, un elemento distintivo de este
modelo está formado por los detectores de la apreciación, que continuamente
monitorizan y responden a la información de apreciación o evaluación que les llega de
las distintas fuentes. La información registrada por estos detectores es la que determina
140
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
el estado emocional de la persona y es combinada en una integración de apreciaciones
que inicia los procesos para generar los distintos componentes de la respuesta
emocional, incluyendo un patrón organizado de la actividad fisiológica, las tendencias de
actuación y el estado emocional.
Smith y Kirby (2000) desarrollaron el modelo completo con objeto de poder explicar los
distintos procesos involucrados en la apreciación cognitiva. Considerando la
recuperación del servicio como el evento que acontece al individuo, es posible estudiar
su respuesta emocional mediante la teoría de la apreciación cognitiva. De este modo, el
fallo en el servicio actúa como disparador de las respuestas emocionales (Schoefer y
Ennew, 2005). Schoefer y Ennew (2005) hacen una clara distinción entre la
recuperación del servicio y el fallo de éste, pues aunque son eventos relacionados,
ambos provocan reacciones emocionales de forma independiente. Integrando la teoría
de la justicia percibida y la teoría de la apreciación cognitiva de las emociones, Schoefer
y Ennew (2005) proponen que las respuestas emocionales de los consumidores
respecto a la recuperación del servicio sean determinadas por la evaluación o
apreciación de la justicia de ese proceso. Cabe destacar que las apreciaciones cognitivas
de la justicia percibida son propuestas como conductoras de las respuestas emocionales
hacia el manejo de la queja, que, en último término determina la satisfacción (Schoeffer
y Ennew, 2005), y ésta la continuidad de uso por parte del consumidor.
141
CAPÍTULO 3
Modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías
142
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Factores que inciden en la
continuidad en el uso de
tecnologías
143
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
144
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
4. Factores que inciden en la continuidad en el uso de
tecnologías
4.1.
Introducción
En el capítulo anterior se han detallado los principales modelos de adopción y
continuidad en el uso de tecnologías, con especial aplicación al comercio electrónico
B2C. El objetivo de este capítulo es estudiar en detalle los constructos de que influyen en
la continuidad en el uso de las tecnologías, así como las relaciones entre los mismos, de
tal manera que la investigación realizada pueda servir para desarrollar nuevos modelos
predictivos de recompra, cuyas hipótesis se definirán en el siguiente capítulo.
Partiendo de la base de los modelos estudiados en el capítulo anterior, el análisis de los
factores e interrelaciones indica que la satisfacción es el elemento fundamental que
explica la continuidad en el uso de las tecnologías. Los modelos ya existentes
–analizados en el capítulo anterior– presentan grandes diferencias en los constructos
que explican la continuidad en el uso (en nuestro caso la continuidad de compra en
comercio electrónico) dependiendo de si el internauta ha tenido comportamiento de
queja a lo largo del proceso de compra. Después de estudiar los diferentes modelos de
adopción y continuidad en el uso, como modelo de partida para los compradores sin
comportamiento de queja, se utilizará un modelo basado en la Teoría de Confirmación
de las Expectativas (ECT), ya que ésta ha sido una de las teorías más utilizadas para
explicar el comportamiento post-compra en marketing de servicios y la satisfacción de
los consumidores de sistemas de información. Se considera que el modelo de
Bhattacherjee (2001b) puede ser el punto de partida en el diseño del nuevo modelo.
La calidad se ha revelado también como un constructo fundamental en la continuidad de
uso de las tecnologías siendo un elemento clave en el Modelo de Éxito de los Sistemas de
Información de DeLone y McLean (1992, 2003, 2004) y el Modelo de Continuidad de Uso
TAM–ECM–ECT (Roca et al., 2006). El interés por este concepto, que en muchas
ocasiones se asocia también al de valor, provoca que en el modelo de Cronin et al.
(2000) se utilicen como elementos predictores de la satisfacción. Además, la
compatibilidad con ECT –al ser constructos que provienen también del ámbito de
marketing de servicios para su integración en un modelo explicativo de continuidad en
comercio electrónico B2C. Además se introduce en el modelo el constructo hábito, con
145
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
incidencia directa en la continuidad de compra, fundamental en el estudio de los
procesos utilizado en teorías como TAM3.
Para el caso de los compradores con comportamiento de queja es necesario partir de los
modelos de continuidad tras la recuperación del servicio, estudiando los constructos
presentes en la Teoría de la Justicia. La Teoría de la Apreciación Cognitiva estudia las
emociones como respuesta ante acontecimientos como una queja en la conducta del
individuo. Las acciones de justicia realizadas por el vendedor, además del impacto en las
emociones, tendrán como objetivo recuperar la confianza del comprador, generar una
satisfacción en la recuperación del servicio y una satisfacción acumulada que será
determinante en nuevas compras.
En resumen, el estudio de los factores que inciden en la continuidad en el uso de las
tecnologías se realiza en tres epígrafes diferenciados: por un lado se tratan los
constructos calidad, valor y satisfacción. Estos constructos se han utilizado en la
literatura científica como predictores de la continuidad en el uso de las tecnologías y
relacionados con variables como la intención, la lealtad, o el boca–a–oreja (Zeithaml,
1988; Parasuraman et al., 1988; Cronin y Taylor, 1992; Fornell et al., 1996; Cronin et al.,
2000; Choi et al., 2004; Bhattacherjee, 2008; Zhou et al., 2009; Chen, 2012). En un
segundo bloque se tratan la utilidad percibida, la confirmación y el hábito. La utilidad
percibida y la confirmación se explican en el contexto del Modelo de Confirmación de
Expectativas (ECM) (Bhattacherjee, 2001) y el constructo hábito se espera que pueda
explicar la continuidad de compra de los consumidores. Los constructos de este segundo
bloque se relacionan con variables fundamentales como la satisfacción o la intención de
recompra (Bhattacherjee, 2001; Vijayasarathy, 2004; Kim et al., 2005; Lin et al., 2005;
Roca et al., 2006; Hong et al., 2006; Limayem et al., 2007; Bhattacherjee et al., 2008;
Venkatesh y Bala, 2008; Chen, 2012).
Para finalizar, se estudiarán los constructos justicia, emociones y otros constructos
específicos como la confianza que se utilizan, fundamentalmente, en modelos de
comportamiento de queja, para modelar recuperaciones de servicio derivadas de una
insatisfacción del usuario en el proceso posterior a la compra. Las variables de justicia,
de naturaleza cognitiva se relacionan con las variables emocionales y éstas con
constructos de naturaleza específica como la confianza. Además estos constructos
también se relacionan con otros como la satisfacción o la lealtad (Smith et al., 1999;
Singh y Sirdeshmukh, 2000; Smith y Bolton, 2002; Maxham III y Netemeyer, 2002, 2003;
146
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Harris y Goode, 2004; Schoefer y Ennew, 2005; Chebat y Slusarczyck, 2005; DeWitt et al.,
2008; Vázquez et al., 2009; Río–Lanza et al., 2009).
4.1.
Valor, calidad y satisfacción
4.1.1. Valor
Los orígenes del estudio del valor pueden situarse en la década de los 80, desde
disciplinas como la psicología y la economía al analizar de manera conjunta variables
como el precio o la calidad (Holbrook, 1986; Zeithaml, 1988). Su estudio se ha realizado
desde diferentes perspectivas: la económica (Zeithaml, 1988), la teoría basada en los
procesos de Dodds et al. (1991) y la tipología del valor descompuesto en ocho
componentes de Holbrook (1986).
Además el término valor se puede estudiar desde distintos ámbitos (Payne y Holt,
2001): el valor percibido, entendido como el valor del producto o servicio recibido por
el consumidor o el valor del consumidor para la empresa, referido más a aspectos
económicos y de creación y entrega de valor por parte de las organizaciones hacia el
consumidor. En esta investigación el ámbito utilizado es el del valor percibido.
4.1.1.1.
Definición de valor
En la literatura científica es posible encontrar una amplia variedad de definiciones sobre
el valor (ver tabla 3). El denominador común de las distintas definiciones es la
concepción del valor como una percepción que relaciona aquello que el consumidor ha
aportado para conseguir un producto o servicio, con lo que ha recibido de éste
(Zeithaml, 1988; Woodruff, 1997). Otro rasgo común es que muchas de estas
definiciones están basadas en términos subjetivos como la utilidad, el vínculo emocional
o los beneficios percibidos (Woodruff, 1997).
147
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Autor
Zeithaml (1988)
Monroe (1990)
Butz y Goldstein
(1996)
Definición
El valor es la evaluación global del consumidor acerca
de la utilidad de un producto, basada en las percepciones de
lo que se ha recibido y lo que se ha dado.
El valor representa la evaluación entre la calidad
recibida por un producto o servicio y los sacrificios en los
que el individuo ha incurrido para conseguirlo.
El valor percibido es un vínculo emocional establecido
entre un consumidor y un vendedor.
Woodruff y Gardial
(1996)
El valor percibido por el consumidor representa la
percepción del individuo sobre las consecuencias que desea
que ocurran en una determinada situación para que se
ajusten a sus deseos.
Woodruff (1997)
El valor percibido refleja la preferencia percibida y
evaluación de un consumidor acerca de los atributos de un
producto, los atributos del desempeño del producto, y las
consecuencias derivadas del uso que facilitan o impiden al
consumidor conseguir sus objetivos en situaciones de uso.
Bolton y Lemon
(1999)
El valor percibido supone una valoración de los
beneficios que aporta un servicio en relación con los costes
monetarios y no monetarios.
Day y Crask (2000)
El valor es la evaluación por parte de los consumidores
del desempeño percibido, de los riesgos o beneficios físicos,
sociales y/o psicológicos, así como de los costes.
Kotler (2000)
El valor percibido del consumidor es la diferencia entre
la evaluación a futuro de todos los beneficios y los costes de
una oferta frente a las alternativas percibidas.
Heinonen (2006)
El valor representa un intercambio entre beneficios y
sacrificios, que dependen de factores temporales y de
localización.
TABLA 3. DEFINICIONES DEL CONCEPTO DE VALOR
En la práctica del marketing, el valor, la calidad y la satisfacción a veces se usan de
manera indiferenciada (Day y Crask, 2000) aunque existen diferencias acusadas entre
estos conceptos: el valor es temporal (puede cambiar con el tiempo), está vinculado a
una situación concreta y entra en el ámbito de las percepciones (Zeithaml, 1988;
Woodruff y Gardial, 1996) pudiendo variar en diferentes contextos de compra.
Otro aspecto a tener en cuenta es las diferentes opiniones sobre la naturaleza
unidimensional o multidimensional de este constructo. Zeithaml (1988) y Cronin et al.
(2000) defienden su naturaleza unidimensional como balance entre los beneficios y
sacrificios obtenidos por el consumidor. Los beneficios incluyen aspectos como la
seguridad, el desempeño, la apariencia, el confort o la durabilidad (Day et al., 2000
mientras que en los sacrificios hay elementos como el tiempo, la energía o el esfuerzo
(Dodds et al., 1991). Se puede, por tanto, aumentar el valor aumentando los beneficios o
mitigando los sacrificios en los que tiene que incurrir el individuo.
148
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
El enfoque multidimensional está liderado por el modelo de Sheth et al. (1991),
continuado por Woodruff (1997), Sweeney y Soutar (2001) y Pura (2005) en el que se
incorporan dimensiones que captura los aspectos sociales y emocionales del individuo.
Sheth et al. (1991) proponen un modelo del valor compuesto por cinco dimensiones:
social, emocional, funcional, condicional y epistémica que define de la siguiente manera:

Valor
funcional:
utilidad
percibida
a
partir
de
los
atributos
del
producto/servicio.

Valor emocional: estados afectivos generados por la experiencia de consumo.

Valor social: aceptación a nivel de las relaciones del individuo con su entorno.

Valor epistémico: capacidad de un producto para satisfacer los deseos de
conocimiento.

Valor condicional: factores situacionales propios de una situación social
específica.
Sweeney y Soutar (2001) proponen un modelo de valor basado en el de Sheth et al.
(1991) pero eliminando las dimensiones epistémica y condicional, desarrollando una
escala de medida del valor que denominan PERVAL, incluyendo dimensiones
funcionales y afectivas, relacionadas con las emociones. Otros autores también incluyen
el impacto social que ejerce la compra (Sánchez et al., 2006).
Pura (2005) elige una formulación multidimensional reflectiva en su trabajo sobre
servicios de directorio electrónico, utilizando como componentes del valor las
dimensiones social, emocional, epistémica, condicional, de comodidad y monetaria,
definidos de la siguiente forma (Pura, 2005):

El valor social es la aprobación del entorno social como consecuencia del uso de
los productos o servicios.

El valor emocional es el aumento de la diversión, o disfrute de las experiencias
de servicio.

El valor epistémico se refiere al valor de la novedad, derivado del aprendizaje al
realizar acciones habituales de forma nueva.

El valor condicional se genera en determinadas condiciones, dependiendo de la
hora, la ubicación, el entorno social y tecnológico, o el estado mental del usuario.

El valor de comodidad se define como la posibilidad de realizar una tarea de
forma eficaz y eficiente.

El valor monetario denota la percepción de la relación calidad–precio.
149
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
4.1.1.2.
Formación del valor
Zeithmal (1988) y Woodruff (1997) explicaron la formación del valor como medios que
permiten al individuo alcanzar sus objetivos y metas. El gráfico 56 muestra la jerarquía
de objetivos de Woodruff (1997) analizada para el ámbito de productos físicos: el
objetivo final es la satisfacción en el consumo. Los atributos describen de forma concreta
aquello que el producto posee, mientras que las consecuencias se refieren al resultado
de esos atributos, es decir, al efecto que tiene el producto sobre el consumidor, que
puede ser negativo o positivo según los beneficios y costes que quiere el individuo
(Woodruff y Gardial, 1996). Así, la percepción del valor se creará como consecuencia del
flujo a través de los distintos niveles: un consumidor cuyo objetivo es el cuidado del
medio ambiente valorará más la compra de una marca de baterías que no dañe el
entorno.
Valor deseado del consumidor
Satisfacción del consumidor
con el valor recibido
Objetivos del
consumidor
Satisfacción
basada en el
objetivo
Consecuencias
deseadas
Satisfacción
basada en las
consecuencias
Atributos del producto y
desempeño de los
atributos deseados
Satisfacción
basada en los
atributos
GRÁFICO 56. MODELO DE LA JERARQUÍA DEL VALOR (WOODRUFF, 1997)
Sweeney et al. (1999) señala que en la formación del valor influyen las implicaciones de
la posesión del producto más a largo plazo, incluyendo el desempeño y el riesgo
financiero. De esta forma, el valor se forma a partir de la calidad del producto, el precio
150
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
respecto a otros productos similares, el riesgo percibido, y la calidad funcional y técnica
del servicio.
Agarwal y Teas (2001) (ver gráfico 57) incluyen la calidad y el sacrificio percibido como
antecedentes indirectos del valor. La calidad se construye a través de variables como la
marca, la tienda, el país de origen y el precio y el sacrificio se forma por los riesgos del
desempeño del producto o servicio y el riesgo financiero. Por otro lado, el riesgo del
desempeño es el principal mediador en la relación entre calidad y valor, mientras que el
riesgo financiero modera el efecto del sacrificio percibido sobre el valor percibido.
Nombre del país
Nombre de la
tienda
Riesgo del
desempeño
Calidad Percibida
Nombre de la
marca
Valor Percibido
Precio
Riesgo Percibido
Riesgo financiero
GRÁFICO 57. MODELO DE FORMACIÓN DEL VALOR (AGARWAL Y TEAS, 2001)
Heinonen et al. (2010) defienden que la formación del valor en ocasiones puede ser, en
ocasiones, un proceso de carácter inconsciente construyéndose a través de procesos
mentales, emocionales y cognitivos a lo largo de cuatro dimensiones:

Dimensión de lugar (dónde): el valor se crea en múltiples espacios, a menudo
incontrolables, que reflejan la esfera de vida del consumidor, extendiéndose más
allá del ámbito de control de la compañía que presta el servicio/producto.

Dimensión de tiempo (cuándo): el valor se forma antes, durante y después de la
experiencia de compra del consumidor.

Dimensión relacionada con la experiencia de compra (qué): la formación del
valor es un proceso relacionado con los marcos personales y del servicio. El
151
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
consumidor relaciona, consciente o inconscientemente, la experiencia de compra
con su experiencia vital en un momento específico y en una situación concreta.

Dimensión personal (cómo): el valor no es objetivo ni subjetivo, es simplemente
personal. Además, no está aislado sino que se interconecta con la realidad de los
demás.
4.1.1.3.
Relación del valor con otros factores de recompra
En el gráfico 58 se representan los factores cuya relación con el valor ha sido justificada
por distintos autores:
Calidad
Emociones
Satisfacción
Valor
Riesgo
Intención
Lealtad
GRÁFICO 58. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS
CON EL VALOR
La calidad es un constructo que ha sido relacionado de manera habitual con el valor
percibido, especialmente en continuidad de compra. Zeithaml (1988) desarrolla un
modelo que relaciona el precio, la calidad y el valor. Este último viene determinado
principalmente por la calidad percibida, el sacrificio percibido y los atributos del
producto. Posteriormente, Fornell (1996) al desarrollar el ACSI40 (Índice de Satisfacción
del Consumidor Americano) defienden la relación positiva existente entre la calidad y el
valor percibido, siendo la calidad directo antecedente del valor, relación que también ha
sido validada por otros autores (Dodds et al., 1991; Andreassen, 1998; Cronin et al.,
40
American Customer Satisfaction Index, en inglés.
152
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
2000; Choi et al., 2004). Cronin et al. (2000) en su revisión de la literatura centrada en
las relaciones calidad–valor–satisfacción, también soportan empíricamente la influencia
directa de la calidad, junto con los sacrificios, sobre el valor percibido.
Muchos autores defienden la independencia del valor y la calidad en la formación de la
conducta de los consumidores. Sin embargo otros trabajos como el de Bolton y Drew
(1991) indican que el concepto de valor puede incluso llegar a remplazar el de
satisfacción y calidad, especialmente en servicios de naturaleza electrónica
(Parasuraman et al., 2005).
La satisfacción es otro constructo relacionado habitualmente con el valor. Muchos
autores sostienen que el valor es antecedente de la satisfacción (Fornell et al., 1996;
Patterson y Spreng, 1997; Day et al., 2000; Choi et al., 2004; Yang y Peterson 2004).
Woodruff (1997) relaciona el modelo de jerarquía de valores y la satisfacción:
satisfacción basada en los objetivos, basada en las consecuencias, y basada en los
atributos, argumentando que según sea el tipo de valor percibido se formará un tipo de
satisfacción. Algunos trabajos defienden el sentido contrario en la relación valor–
satisfacción: la satisfacción tiene efectos sobre el valor percibido (Chang y Wildt, 1994;
Wakefield y Barnes 1996; Sweeney et al., 1999).
La lealtad es un constructo muy usado en marketing, que también está relacionado con
el valor. Este constructo es definido en Oliver (1999) como “el compromiso profundo de
continuar comprando o repetir un producto o servicio consistentemente en el futuro,
causando así una repetición de marca a pesar de que las influencias situacionales y los
esfuerzos de marketing tienen el potencial de provocar un cambio de comportamiento”.
Posteriormente, Kim et al. (2009d) definen la lealtad como “la actitud favorable y el
compromiso de un consumidor hacia el vendedor online que resulta en un
comportamiento de recompra”. Ño obstante, la definición dada por Oliver (1999) es una
de las más empleadas ya que puede aplicarse a una gran variedad de contextos, incluido
el comercio electrónico. Para evitar confundir la lealtad con el simple comportamiento
de recompra se ha generalizado el uso de dos dimensiones de la lealtad: actitudinal y del
comportamiento.
Oliver (1997) propone un modelo detallado de lealtad en el que ésta se presenta como el
resultado de cuatro fases secuenciales: cognitiva, afectiva, conativa y de acción. En
cuanto a la relación valor percibido–lealtad, Parasuraman y Grewal (2000) distinguen
cuatro tipos de valor percibido que influyen de manera distinta en la lealtad: el valor de
153
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
adquisición, el de transacción, el de uso y el residual; el valor de adquisición y
transacción suceden durante e inmediatamente después de la compra mientras que el
valor de uso y residual aparecen solo en etapas posteriores del uso del servicio o
producto. Sirdeshmukh et al. (2002) y Kotler (2003) defienden que el valor percibido es
el determinante más fuerte de la lealtad. También el constructo valor se ha considerado
como factor moderador entre la satisfacción y la lealtad (Dodds et al., 1991; Chiu et al.,
2005; Lam et al., 2004). Lam et al. (2004) miden la lealtad a partir del boca–a–oreja; esto
es, correlacionando las recomendaciones a otros usuarios con el patrón de repetición en
la compra. Sin embargo, los consumidores satisfechos pueden no ser leales a un
producto si perciben que no están recibiendo un valor adecuado a sus sacrificios, lo que
puede significar la búsqueda de otro vendedor que proporcione el valor requerido
(Chang, 2006).
La intención de compra y el valor no se relacionan directamente de manera habitual en
la literatura: Dodds et al. (1991) proponen un modelo con objeto de entender el efecto
del precio, la marca y el nombre de la tienda sobre la evaluación de un producto,
confirmando la relación entre el valor percibido y la intención o disposición de compra.
Cronin et al. (2000) también investigan la relación entre el valor percibido y las
intenciones resultando que el valor, la calidad y la satisfacción influyen en las
intenciones conductuales. Patterson y Spreng (1997) defienden que el efecto del valor
percibido sobre las intenciones de recompra es mediado por la satisfacción.
En la línea de investigación del valor y la satisfacción, Parasuraman y Grewal (2000) y
Chiu et al. (2005) afirman que cuando el valor percibido es bajo el consumidor tiende a
cambiar de marca. Otros autores que han investigado la relación entre valor y
satisfacción en la compra de productos sanitarios y en comercio electrónico son Choi et
al. (2004) y Chen y Dubinsky (2003), obteniendo resultados que de nuevo relacionan el
valor y la satisfacción. Por tanto, el valor es una herramienta de diferenciación que crea
ventajas competitivas en las organizaciones (Cronin et al., 2000; Pura, 2005).
El riesgo percibido –dentro de los sacrificios que conlleva el valor– también se relaciona
con el valor percibido. El riesgo percibido se refiere a posibilidad de que los servicios no
ofrecerán todos los beneficios esperados. Sweeney et al. (1999) incorporan a su modelo
el riesgo percibido como un factor moderador entre la calidad y el valor. En un modelo
aplicado al comercio electrónico, Chen y Dubinsky (2003) incluyen una dimensión
adicional en el riesgo, la privacidad. El riesgo de privacidad se define como”la pérdida de
154
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
privacidad debida a la recolección de información por parte de la empresa cuando el
consumidor da sus datos personales”.
También las emociones o la respuesta emocional del consumidor se han estudiado como
consecuencia del valor (Petrick, 2002). Babin et al. (2004) justifican que los
consumidores con emociones más positivas tienden a experimentar mayor valor
percibido. Por el contrario, Holbrook (1986) defiende que como resultado de las
emociones que acompañan a toda experiencia de compra, hay una generación de valor.
Siguiendo esta línea, algunos autores consideran que la satisfacción una respuesta
emocional que se genera a través de la entrega de valor (Oliver, 1981; Chebat y
Slusarczyk, 2005).
Otros constructos que se han relacionado con el valor son la utilidad percibida, el
boca–a–oreja, la confianza y las motivaciones. La utilidad percibida puede considerarse
un antecedente del valor, aunque es un factor más comúnmente asociado a la intención
de compra (Davis, 1989).
El boca–a–oreja o WOM41 expresan la influencia en el comportamiento de compra de las
relaciones interpersonales. Según Arndt (1967) el boca–a–oreja es “una comunicación
oral entre dos personas, siendo una de ellas un comunicador percibido como no
comercial, sobre una marca, producto o servicio ofrecido a la venta”. La probabilidad de
que los consumidores confíen en estas comunicaciones interpersonales aumenta en
contextos de servicio debido a su naturaleza intangible (Zeithaml et al., 1993). También
la confianza proviene del valor según algunos autores (Anderson y Srinivasan, 2003;
Harris y Goode, 2004): a mayor valor percibido, más confianza en la marca por parte del
consumidor. Por último, las motivaciones y necesidades son otros factores relacionados
con el valor percibido: las necesidades generan motivación cuando en la compra de un
producto o servicio se crea un alta percepción de valor (Hoyer y MacInnis, 2007).
4.1.2. Calidad
La calidad, junto con el valor y la satisfacción, son tres constructos fundamentales para
entender la continuidad en el uso de las tecnologías en general y el comercio electrónico
en particular. Aunque el concepto de calidad puede remontarse desde un punto de vista
teórico al siglo XVII, el estudio de la calidad desde el ámbito científico comienza a mitad
de los años 80. Así, a lo largo de este apartado se dará un repaso a la evolución del
41
Word–of–mouth, en inglés.
155
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
concepto de la calidad y su formación, así como a la relación con la satisfacción y con
otros constructos como el valor, la intención de continuidad o la lealtad a la marca.
4.1.2.1.
Definición de calidad
Reeves y Bednar (1994) clasifican las distintas definiciones del concepto de calidad
siguiendo la siguiente clasificación: la calidad como excelencia, como valor, como el
cumplimiento de las especificaciones o como la superación de las expectativas.

En su origen, los filósofos griegos entendían la calidad como la excelencia moral,
intelectual, física y práctica. Por tanto, es una definición en la que la evaluación
tiene un carácter subjetivo, dependiendo de la preferencia del individuo.

A partir del siglo XVIII la calidad de los productos se analiza en relación al precio
del producto. Feigenbaum (1951) es el primero en defender la necesidad de
incluir la noción de valor referida al precio en la definición de la calidad. Cronin y
Taylor (1992) indican que las decisiones de compras de los consumidores se ven
influidas por la conveniencia, la disponibilidad, el precio y el juicio de calidad.

La concepción de la calidad como cumplimiento de las especificaciones surge en
el siglo XIX, con la revolución industrial. Posteriormente, la utilización de
manera masiva de técnicas de producción en masa provoca que la eficiencia en
la producción venga dada por la adecuación de cada componente a las
especificaciones, cumpliendo unas normas de control de calidad (Reeves y
Bednar, 1994).

La concepción de la calidad como superación de las expectativas de los
consumidores proviene del campo del marketing de servicios (1988). El
concepto surge cuando las organizaciones se interesan en analizar qué necesitan
y desean los consumidores, para crear productos o servicios que se adecúen a
sus requisitos. La calidad del servicio se caracteriza por ser intangible,
heterogénea o variable, inseparable, y perecedera (Lovelock y Gummesson,
2004). Es intangible porque no puede palparse, verse o probarse, y es
heterogénea o variable porque la entrega de calidad varía con cada compra ya
que cada experiencia de consumo es diferente. Además es perecedera (en
muchas ocasiones, los servicios en su mayor parte no se pueden acumular,
teniendo que ser consumidos en el momento que se producen). En la tabla 4 se
recogen distintas definiciones de calidad:
156
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Autor
Definición
Parasuraman et al.
(1985, 1988)
Zeithaml (1988)
Juran (1988)
Garvin (1988)
Cronin y Taylor
(1992)
Venkatesh y Davis
(2000)
Grönroos (1984,
2001)
Gefen (2002)
DeLone y McLean
(2003, 2004)
Collier y Bienstock
(2009)
La calidad del servicio viene determinada por las
diferencia entre las expectativas de los consumidores
referidas al desempeño del proveedor del servicio, y la
evaluación de los servicios recibidos.
La calidad percibida es la valoración sobre la
excelencia o superioridad de un producto o servicio.
La calidad refleja el ajuste de las características del
producto o servicio al uso para el que éste ha sido
diseñado. Esta definición contempla la calidad desde el
enfoque del cumplimiento de las expectativas del
consumidor.
La calidad de un producto refleja su adecuación a los
requerimientos. Lo que enmarca esta definición en calidad
como cumplimiento de especificaciones.
La calidad percibida es una actitud que representa la
evaluación global de los consumidores acerca de un
servicio recibido a lo largo de cierto tiempo.
La calidad refleja la percepción del individuo acerca
del grado en que un sistema ejecuta bien sus tareas.
La calidad es el grado en que un producto o servicio
cumple y/o supera las expectativas del consumidor.
La calidad del servicio es la comparación subjetiva que
realizan los consumidores entre la calidad del servicio que
quieren recibir y la que realmente reciben.
La calidad del servicio refleja la percepción del usuario
acerca del desempeño de un servicio del Sistema de
Información.
La calidad del servicio percibida es un indicador
multidimensional, ya que es el resultado de sumar distintas
actividades que crean una percepción general de la calidad.
TABLA 4. DEFINICIONES DE LA CALIDAD
En la tabla se pueden encontrar definiciones orientadas a calidad de producto y
definiciones orientadas a la calidad del servicio. La calidad del producto se enfoca en el
cumplimiento de especificaciones, mientras que la calidad del servicio se centra en la
superación de las expectativas del consumidor. También se pueden encontrar las
diferencias entre una calidad objetiva, evaluada por el cumplimiento de una serie de
requisitos técnicos objetivos que pueden ser medidos y verificados, y una calidad
subjetiva que depende más de la percepción del individuo y de las circunstancias.
La calidad sigue siendo un tema en permanente estudio debido a los beneficios
estratégicos que proporciona a las organizaciones, la reducción de costes de producción
y la mejora de la productividad (Garvin, 1988).
La calidad percibida ha recibido una considerable atención en la investigación en
marketing, hasta tal punto que este término se emplea frecuentemente de forma
157
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
intercambiable frente a otros conceptos como el valor o la satisfacción. La calidad
percibida representa una actitud formada a largo plazo que evalúa de forma general el
desempeño o performance de un producto (Hoffman y Bateson, 1997), más allá de los
parámetros físicos y técnicos del producto que definen su calidad objetiva (Olson y
Reynolds, 1983).
4.1.2.2.
Formación y medida de la calidad
El modelo SERVQUAL de Parasuraman et al. (1985) –gráfico 59–, basado en la Teoría de
la Confirmación de Expectativas puede ayudarnos a explicar la formación de la calidad.
Determinantes de la
calidad del servicio
1. Acceso
2. Comunicación
Riesgo del
WOM
desempeño
Necesidades
Riesgo del
desempeño
personales
Experiencia
Riesgo del
desempeño
pasada
3. Competencia
Riesgo del
Servicio esperado
desempeño
4. Cortesía
Calidad del
servicio percibida
5. Credibilidad
Servicio
percibido
6. Fiabilidad
7. Responsividad
8. Seguridad
9. Tangibilidad
10. Entendimiento/
Conocer al
consumidor
GRÁFICO 59. MODELO SERVQUAL (PARASURAMAN ET AL., 1985)
Parasuraman et al. (1985) incluyó inicialmente diez dimensiones de la calidad del
servicio (gráfico 59), que posteriormente redujo a cinco (Parasuraman et al., 1988):
tangibles, fiabilidad, garantía, seguridad y empatía. El significado de estas dimensiones
es:
158
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías

Tangibles: apariencia de las instalaciones, el equipamiento y los materiales
personales y de comunicación.

Fiabilidad: habilidad para proporcionar el servicio prometido de forma precisa y
confiada.

Garantía: disposición para ayudar a los clientes y proporcionarles servicios.

Seguridad: comprende el conocimiento y cortesía de los empleados, así como su
habilidad para transmitir confianza.

Empatía: corresponde al cuidado y atención individualizada proporcionada a los
clientes.
En el modelo SERVQUAL la calidad puede definirse como el resultado de la comparación
entre las expectativas del desempeño del servicio de los consumidores y las
percepciones del desempeño del servicio. Aunque el modelo se ha confirmado con éxito
en diferentes servicios, en ocasiones es difícil ajustar las dimensiones específicas del
servicio a las cinco definidas. Algunos autores señalan que SERVQUAL presenta
problemas para evaluar la calidad en algunos aspectos como la falta de personal de
ventas en el modelo, la ausencia de más elementos tangibles para ser utilizado en
productos y el consumo que se realiza en la modalidad de autoservicio (Li y Suomi,
2009).
Grönroos (1984) señala que la calidad percibida –que se forma como la imagen
corporativa y la experiencia de la calidad del servicio– es el resultado de la evaluación
del consumidor sobre dos dimensiones: la calidad funcional y la técnica: la dimensión
funcional se refiere al modo en que los consumidores perciben el servicio y es de
carácter subjetivo mientras que la dimensión técnica está más relacionada con el
proceso de producción del servicio y las interacciones comprador–vendedor.
Más tarde, Grönroos (2001) destaca la importancia de la imagen corporativa y la
experiencia de la calidad del servicio en la formación de la calidad percibida. Los
consumidores a menudo tienen contacto con la misma compañía, lo que implica que las
experiencias previas y las percepciones generales acerca del servicio se añaden en cada
encuentro. Es por ello que Grönroos (2001) decide incorporar el concepto de imagen
como otro atributo importante que actúa como filtro o mediador en las percepciones de
calidad del consumidor acerca de un servicio recibido, lo que justifica que sea favorable
para la empresa tener una imagen de marca conocida y positiva.
159
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Posteriormente, Brady y Cronin (2001) introducen un modelo con tres dimensiones
para la calidad: calidad de la interacción, calidad del entorno físico y calidad del
resultado. De manera similar, Cronin y Taylor (1992) proponen el modelo SERVPREF
eliminando las expectativas y basándose únicamente en el desempeño del producto.
Parasuraman et al. (2005) desarrollan el modelo E–S–QUAL, más adaptado para medir
la calidad de los servicios electrónicos, utilizando dos escalas:

La escala básica, denominada escala E–S–QUAL está compuesta por la eficiencia,
la completitud, la disponibilidad y la privacidad.

La escala de recuperación del servicio, denominada escala E–RecS–QUAL
contiene la garantía, la compensación y el contacto.
La variedad de propuestas acerca de las dimensiones de la calidad ha generado una
falta de consenso en relación a la naturaleza del constructo de calidad (Parasuraman
et al., 1985; Grönroos, 2001). Sin embargo, la importancia de conocer el proceso de
formación de la calidad para las empresas es indudable, pues un gran número de
estudios han demostrado los beneficios estratégicos de la calidad para contribuir al
aumento de cuota de mercado y al retorno de inversión, así como a la reducción de
costes de manufacturación, a la vez que se mejora la productividad (Garvin, 1988).
Es por ello que el estudio de la calidad continua siendo un tema recurrente hoy en
día.
4.1.2.3.
Relación de la calidad con otros factores de recompra
La calidad se ha consolidado como un constructo habitual en los modelos de utilización
y continuidad en el uso de las tecnologías. Del análisis de la literatura científica, el
gráfico 60 muestra las relaciones entre constructos más habituales, que se desarrollan
en este apartado.
160
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Satisfacción
WOM
Valor
Calidad
Intención
Lealtad
Confianza
GRÁFICO 60. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS
CON LA CALIDAD
Muchas investigaciones han probado el efecto positivo de la calidad sobre la satisfacción
(Churchill y Surprenant, 1982; Parasuraman et al., 1985, 1988; Tse y Wilton, 1988;
Oliver, 1993; Cronin et al., 2000; DeLone y McLean, 2003; Chang, 2006), también en el
ámbito del comercio electrónico (Chang y Chen, 2009). Otros análisis defienden el
sentido contrario de la relación y la influencia de la satisfacción sobre la calidad (Bitner,
1990; Bolton y Drew, 1991; Cronin y Taylor, 1992; Beerli et al., 2004).
En cuanto a la relación calidad-valor percibido, la mayoría de las investigaciones
confirman o predicen que la calidad es un antecedente directo del valor percibido
(Zeithaml, 1988; Dodds et al., 1991; Fornell et al. 1996; Andreassen, 1998; Sweeney et
al., 1999; Cronin et al., 2000; Chen y Dubinsky, 2003; Choi et al., 2004), aunque algunos
estudios indican que estos constructos son independientes (Holbrook y Corfman, 1985;
Parasuraman et al., 2005).
La relación calidad–lealtad ha sido ampliamente analizada: Berry et al. (1988) defienden
que la calidad del servicio es fundamental en la formación de la lealtad. También Cronin
y Taylor (1992) y Zeithaml et al. (1996) afirman que es imprescindible garantizar una
alta calidad en el servicio para tener una base de clientes leales. Grönroos (2001)
defiende que la calidad influye positivamente sobre la lealtad a una marca. Caruana
(2002) relaciona la calidad del servicio con la lealtad de los consumidores utilizando la
161
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
satisfacción como variable mediadora. De manera similar, Cronin y Taylor (1992)
defienden que la calidad influye en la satisfacción y ésta, a su vez, en la lealtad.
Parasuraman (2005) demuestra empíricamente la relación de la calidad y la lealtad en
servicios electrónicos, aunque inicialmente cuestionaron su validez argumentando que
la ausencia de interacción directa de los individuos podía afectar la relación.
Posteriormente, Cristóbal et al. (2007) utilizan una escala con cuatro dimensiones para
evaluar la calidad del servicio percibida basándose en índices de satisfacción y lealtad,
afirmando que la calidad percibida influye de manera notable en la lealtad de los
consumidores. A pesar del número de investigaciones sobre la relación calidad–lealtad,
pocas han centrado su análisis específico en este vínculo, por lo que algunos autores han
solicitado análisis más específicos sobre la relación de estos constructos (Fassnacht y
Koese, 2006).
La confianza es otro constructo que ha sido relacionado con la calidad: Corritore et al.
(2003) define la calidad en comercio electrónico en términos de navegación, diseño y
usabilidad del sitio de compra, probando su efecto sobre la confianza. Gefen y Straub
(2004) investigaron los efectos de varios elementos del servicio electrónico sobre la
confianza, demostrando que la calidad del servicio influía de forma directa sobre la
confianza. Lee y Lin (2005) demuestran que la percepción de confianza, junto con el
diseño de la página web, es un componente fundamental en la calidad percibida de los
consumidores. Kassim y Abdullah (2010) indican que la calidad ejerce un fuerte impacto
en la confianza a través de la satisfacción.
La relación calidad–continuidad en el uso de las tecnologías también ha sido
investigada: Cronin y Taylor probaron el efecto que la calidad percibida ejerce sobre las
intenciones de los consumidores y Zeithaml et al. (1996) defienden que una alta calidad
de servicio percibida confirma las intenciones de comportamiento. Cenfetelli et al.
(2008) prueban el efecto de la calidad del servicio sobre la intención a través de la
satisfacción como variable mediadora. Zhou et al. (2009) investigan la influencia del
diseño de la página web como elemento formativo de la calidad en la intención de
continuidad de uso de los individuos.
Parasuraman et al. (1988) demuestran que cuando la evaluación de la calidad del
servicio es alta se fortalece la relación entre el consumidor y la compañía. Zeithaml et al.
(1996) estudiaron el efecto de la calidad sobre el boca–a–oreja obteniendo que la
162
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
relación es influyente y positiva, resultado obtenido también en otros estudios
posteriores (Bloemer et al., 1999; Matos y Rossi, 2008).
Otros factores sobre los que se ha investigado son, por ejemplo, la garantía. Johnston
(1997) la incluye en el modelo SERVQUAL indicando que es un factor importante en la
formación de la satisfacción. De la mima manera, la disposición hacia el uso de
tecnologías es considerada por Yen (2005) como un componente determinante de la
calidad del servicio percibido en entornos electrónicos. Rowley (2006) demuestra que la
experiencia de los consumidores influye en la calidad del servicio electrónico.
4.1.3. Satisfacción
La palabra satisfacción proviene etimológicamente del término en latín satisfacere, que
significa “estar lleno”. Esta definición nos indica que uno está lleno o satisfecho cuando
se han cubierto las expectativas y necesidades del individuo. Como se ha podido
observar en el capítulo anterior, el constructo satisfacción predomina en los modelos de
continuidad en el uso de tecnologías y es uno de los principales factores que inciden en
la recompra en comercio electrónico.
En la literatura científica el comienzo del estudio de la satisfacción desde un punto de
vista del marketing se puede situar en las investigaciones de Howard y Sheth (1969) que
analizan cómo las expectativas influyen en la satisfacción. Posteriormente, las
investigaciones sobre satisfacción se enfocan en estudiar su influencia en el
comportamiento posterior a la compra (Oliver, 1980), desarrollándose las primeras
escalas de medida de satisfacción de los individuos (Churchill y Surprenant, 1982).
Al ser la satisfacción un elemento fundamental para que los usuarios adquieran de
nuevo bienes y servicios, las investigaciones sobre satisfacción se orientan a su
influencia en la retención de clientes por parte de las compañías (Spreng et al., 1995;
Oliver, 1993). En los últimos años ha continuado el estudio de la satisfacción para
analizar el comportamiento de los consumidores y en concreto para profundizar las
investigaciones sobre la influencia de este concepto en la continuidad en la compra de
productos y servicios y orientando la investigación a la relación de este concepto con el
de fidelidad.
163
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
4.1.3.1.
Definición de satisfacción
La gran cantidad de literatura del constructo satisfacción ha provocado que no exista
una definición única y que no haya unanimidad entre los autores (Giese y Cote, 2000).
Otro debate interesante es la diferencia entre los conceptos de satisfacción e
insatisfacción (Spreng et al., 1996), si corresponden conceptualmente a dos constructos
distintos o si es un único concepto (Jun et al., 2001). Giese y Cote (2000) revelan ciertas
diferencias en cuanto a duración –la insatisfacción, al ser un sentimiento negativo,
tiende a durar más tiempo– o en cuanto al extremismo de la respuesta, que apoyan la
idea de dos constructos diferentes. La dualidad satisfacción–insatisfacción también se ha
planteado en la Teoría de la Equidad (Stouffer et al., 1949; Adams, 1965) y en la Teoría
de Control de los Afectos (Heise, 1977, 1979, 1985; MacKinnon, 1994). Esta última
explica el comportamiento de los individuos en un escenario de recuperación de servicio
y su estado –satisfactorio o insatisfactorio– final. En la tabla 5 se presentan algunas
definiciones del constructo satisfacción recopiladas por Moliner (2004):
Autor
Definición
Howard y
Sheth (1969)
Hunt (1977)
Oliver (1980)
Churchill y
Surprenant (1982)
Westbrook
(1987)
Yi (1990)
Spreng et al.
(1996)
Kotler (2000)
Giese y Cote
(2000)
Bhattacherjee
(2001b)
La satisfacción es el estado cognitivo referido a la adecuación o
inadecuación de la recompensa recibida por el esfuerzo realizado.
La satisfacción depende de la creencia del consumidor acerca de si ha
recibido o no un trato justo. Además, el individuo evalúa si la experiencia
de compra ha sido tan buena como debería ser.
La satisfacción es una evaluación de la sorpresa intrínseca referida a
la experiencia de compra o al consumo de un producto.
La satisfacción refleja el resultado de la compra tras la comparación
por parte del individuo entre los “inputs” y “outputs”.
La satisfacción representa un juicio evaluativo del consumo o uso de
un producto o servicio, en relación con las expectativas previas.
La satisfacción del consumidor es el resultado colectivo de la
percepción, evaluación y la reacción psicológica hacia la experiencia de
consumo de un producto o servicio.
La satisfacción representa la emoción o sentimiento que posee el
individuo al realizar una comparación entre el desempeño de un
producto o servicio y sus expectativas sobre el mismo.
La satisfacción es un sentimiento de placer o decepción del individuo
resultante de la comparación entre el desempeño o resultado de un
producto y las expectativas previas del individuo.
La satisfacción es un conjunto de respuestas afectivas de cierta
intensidad que tienen lugar en un momento concreto y con duración
limitada, en relación con determinados aspectos de la compra.
La satisfacción es el afecto de los usuarios referido a los sentimientos
previos al uso de un Sistema de Información.
TABLA 5. DEFINICIONES DEL CONSTRUCTO SATISFACCIÓN
164
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Del análisis de estas definiciones pueden extraerse algunos elementos comunes (Giese y
Cote, 2000):

La respuesta que supone la satisfacción puede ser de carácter emocional
(Westbrook y Reilly, 1983), cognitiva (Howard y Sheth, 1969), o una
combinación de ambas (Westbrook, 1987; Churchill y Surprenant, 1982).
Westbrook (1987) indica que los individuos valoran la satisfacción en una escala
subjetiva, que refleja la intensidad de la respuesta, aunque las definiciones
existentes no reflejan la variación de intensidad de la respuesta.

La satisfacción es una respuesta a las expectativas al producto o servicio o a la
experiencia de consumo.
Quizás la definición más utilizada de satisfacción es la propuesta por Oliver (1980): la
satisfacción es el resultado de comparar el desempeño del producto o servicio con un
cierto estándar. La satisfacción generada puede dirigirse al vendedor (Oliver y Swan,
1989), a la tienda (Oliver, 1980), al producto (Churchill y Surprenant, 1982) o
simplemente a la experiencia de consumo (Hunt, 1977; LaTour y Peat, 1979; Westbrook
y Reilly, 1983).
Aunque generalmente la satisfacción es entendida como un fenómeno de
comportamiento posterior a la compra del producto o servicio (Churchill y Surprenant,
1982; Yi, 1990) también puede ser la respuesta acumulativa resultado de la totalidad de
las experiencias de compra en su totalidad (Giese y Cote, 2000; Yu y Dean, 2001).
4.1.3.2.
Formación de la satisfacción
Al igual que existen distintas definiciones de satisfacción también podemos encontrar en
la literatura científica distintos modelos que describen su proceso de generación.
Según la Teoría de la Confirmación de Expectativas (Oliver, 1977, 1980) la satisfacción
viene determinada por la diferencia entre el desempeño percibido y los estándares
cognitivos del individuo –expectativas o deseos– (Khalifa y Liu, 2004).
Desde la Teoría de la Confirmación de Expectativas surgieron distintas líneas de
investigación en la formación de la satisfacción e insatisfacción. Westbrook y Oliver
(1991) sugieren que algunos factores ejercen distinto grado de influencia en cada
constructo. Folkes (1984) describe un conjunto de antecedentes en el proceso de
generación de la insatisfacción. Posteriormente, Oliver revisó y extendió (1993) la ECT
165
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
basándose en la teoría de la atribución de Weiner (1985) y proponiendo un modelo que
explica el proceso de formación de la satisfacción de naturaleza cognitiva a partir de las
respuestas afectivas y la equidad. Bhattacherjee (2001b) elaboró el Modelo de
Confirmación de Expectativas (ECM) que describe la continuidad de uso de los sistemas
de información describiendo la satisfacción como principal determinante de ésta.
Inspirados en el ECM (Bhattacherjee, 2001) se desarrollaron distintos modelos que
explican la continuidad de uso de tecnologías a través de la satisfacción (Hong et al.,
2006; Roca et al., 2006; Bhattacherjee, 2008; Chen, 2012).
4.1.3.3.
Relación de la satisfacción con otros constructos
La importancia del constructo satisfacción en la continuidad de uso de los individuos
provoca que se haya estudiado de manera amplia su relación con otros constructos
como la calidad, el valor, la justicia, la actitud, la intención de continuidad en el uso o
recompra y la lealtad (ver gráfico 61).
Calidad
Lealtad
Valor
Satisfacción
Intención
Justicia
Actitud
GRÁFICO 61. CONSTRUCTOS RELACIONADOS CON LA SATISFACCIÓN EN EL CONTEXTO DE
CONTINUIDAD EN EL USO DE TECNOLOGÍAS
A pesar de las semejanzas que la calidad percibida y la satisfacción guardan, existen
también importantes diferencias (Anderson et al., 1994). Por ejemplo, la satisfacción
aparece cuando se lleva a cabo una experiencia de consumo mientras que en el caso de
la calidad no es necesario que se produzca la experiencia (Oliver, 1993). Además, la
calidad percibida no depende del precio del producto, mientras que en la satisfacción es
166
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
importante el balance entre calidad percibida y precio. Por tanto muchos autores han
situado la calidad percibida como constructo antecedente de la satisfacción (Churchill y
Surprenant, 1982; Tse y Wilton, 1988; Oliver, 1993; Cronin et al., 2000; DeLone y
McLean, 2003): si un producto es de alta calidad será más probable conseguir clientes
satisfechos. También Bitner (1990), Bolton y Drew (1991), o Beerli et al., (2004)
apoyaron el carácter antecesor de la satisfacción sobre la calidad. Además la percepción
de la calidad no es estable: conforme los individuos aumentan su experiencia de compra
la percepción de calidad se va modificando (Getty y Thompson, 1994).
Varios estudios han analizado los factores clave en la calidad del servicio que
conseguirían un aumento de la satisfacción (Parasuraman et al., 1985; Parasuraman et
al., 1988; Cavana et al., 2007). Así, Cavana et al. (2007) indican que la seguridad, la
empatía y la responsividad guardan una fuerte relación con el nivel de satisfacción de
los individuos.
Por otro lado, algunos autores han identificado la calidad percibida con un cierto tipo de
actitud (Parasuraman et al., 1988; Cronin y Taylor, 1992; Baumann et al., 2006). Así,
según Parasuraman et al. (1988) la calidad del servicio se puede entender como una
actitud en relación a la superioridad de un servicio, siendo en todo momento un juicio
global. Baumman et al. (2006) van más allá al considerar que la calidad del servicio
representa la efectividad de la actitud del proveedor del servicio y la empatía del
personal, y tiene como resultado la satisfacción de los consumidores y con ella que estos
recomienden a otros individuos el uso del servicio. Además, concluyen que la actitud y la
empatía tienen un impacto a largo plazo en la satisfacción del consumidor así como en
las intenciones futuras de recompra. Han sido varios los modelos propuestos para
investigar la relación entre satisfacción y calidad del servicio percibida (Oliver, 1993;
Spreng y Mackoy, 1996), incluyendo también la intención de recompra como resultado
de estas variables (Cronin y Taylor, 1992). Choi et al. (2004) plantean un modelo donde
relacionan la satisfacción con la calidad y el valor como antecedentes de la satisfacción.
El valor percibido también se ha relacionado con la satisfacción. Partiendo de la Teoría
de la Equidad Fornell et al. (1996) introdujeron el Índice de Satisfacción del Consumidor
Americano (ACSI), definiendo el valor como antecedente de la satisfacción de los
consumidores. Woodruff (1997) defiende que la comparación del valor percibido –ratio
entre los beneficios recibidos y los costes en los que ha incurrido el consumidor– con los
estándares del consumidor en un proceso de confirmación de expectativas puede influir
en la satisfacción global. Zeithmal (1988) defiende que el valor es un concepto más
167
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
amplio que la calidad percibida ya que tiene en cuenta aquello que el consumidor da a
cambio del producto recibido. Esta perspectiva sugiere la calidad como antecedente del
valor y éste a su vez de la satisfacción (Zeithmal, 1988; Choi et al., 2002). Por tanto, el
valor puede considerarse un constructo antecedente de la satisfacción (Zeithmal, 1988;
Choi et al., 2002; Yang y Peterson, 2004). Además el valor se puede medir en cualquier
instante de la experiencia de compra, mientras que la satisfacción es una evaluación
post–compra consecuencia del valor (Day y Crask, 2000). Algunos autores indican que la
satisfacción es mediador entre el valor y las intenciones de recompra (Patterson y
Spreng, 1997). A pesar del consenso general en el sentido de la relación valor–
satisfacción Chang y Wildt (1994), Wakefield y Barnes (1996) o Sweeney et al. (1999)
defienden que también existen efectos de la satisfacción sobre el valor percibido.
Distintas variables como la confirmación, el desempeño, la utilidad o las expectativas
provenientes de la Teoría de la Confirmación de Expectativas son antecesoras de la
satisfacción (Oliver, 1980; Tse y Wilton, 1988; Westbrook, 1987; Oliver y Swan, 1989;
Bhattacherjee, 2001; Bhattacherjee et al., 2008; Chen, 2012). El constructo utilidad
percibida también se ha demostrado ampliamente como un antecedente de la
satisfacción en contextos de uso y continuidad de uso de tecnologías (Bhattacherjee,
2001; Hong et al., 2006; Chen, 2012).
Los comentarios boca–a–oreja aparecen como constructo consecuencia de la
satisfacción. Un consumidor altamente satisfecho compartirá su experiencia con otras
personas (Howard y Sheth, 1969; Westbrook, 1987; Swan y Oliver, 1989; Anderson,
1994; Swanson y Davis, 2003).
En cuanto a la actitud y la satisfacción, Churchill y Surprenant (1982) defienden que la
satisfacción es similar a la actitud si ésta se entiende como la adición de atributos del
producto o servicio a la satisfacción, si bien existen importantes diferencias en la
conceptualización de ambas variables: la actitud es más general y estable mientras que
la satisfacción en general se acota más a la experiencia de compra concreta (Oliver,
1981), pudiendo la actitud estar presente en los momentos anteriores y posteriores a la
compra (LaTour y Peat, 1979).
La intención conductual se ha confirmado empíricamente como uno de los efectos de la
satisfacción (Howard y Sheth, 1969; Howard, 1974; Woodside et al., 1989; Cronin y
Taylor, 1992; Bhattacherjee, 2001; Hong et al., 2006; Bhattacherjee et al., 2008).
Además, en el caso de consumidores insatisfechos el vínculo entre satisfacción e
168
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
intención se vuelve más fuerte, reduciendo drásticamente la intención de recompra del
individuo (Oliver y Swan, 1989). La relación entre estos constructos resulta de especial
interés para las compañías pues los consumidores satisfechos tendrán mayor intención
de recompra y serán por tanto más fieles a la compañía. Oliver (1980) añade la actitud
como variable mediadora entre satisfacción e intención en periodos de compra
posteriores a la confirmación de expectativas. Algunos estudios han probado que un
mayor nivel de satisfacción no siempre garantiza la recompra (Jones y Sasser, 1995), por
lo que resulta interesante investigar las variables moderadoras que pueden afectar la
intensidad de la relación satisfacción–intención de recompra (Mittal y Katrichis, 2000).
En algunas ocasiones se ha utilizado la satisfacción como mediador entre la calidad o el
valor y la intención de continuidad en la compra (Bitner, 1990; Kim et al., 2009b).
La lealtad también se asocia con la satisfacción siendo un elemento determinante para la
retención de clientes (Anderson, 1994; Anderson y Sullivan, 1993; Fornell et al., 1996).
Diversos autores han comprobado empíricamente el impacto de la satisfacción sobre la
lealtad (Anderson y Sullivan, 1993; Spreng et al., 1995; Cronin et al., 2000). Pero no
siempre un cliente satisfecho se convierte en cliente leal ya que es posible que un cliente
satisfecho manifieste algún tipo de queja que le induzca a cambiar de proveedor (Jacoby
y Jaccard, 1981). En su estudio, Oliva et al. (1992) sugirieron que la relación
satisfacción–lealtad depende del nivel de involucración del individuo en la compra.
También Bloemer y Kasper (1995) encuentran cierta asimetría en la relación
satisfacción–lealtad.
La justicia percibida ha sido también estudiada como antecedente en la literatura
científica sobre satisfacción del consumidor, especialmente en contextos de pérdida de
servicio, queja y posterior recuperación del servicio. La Teoría de la Justicia (Adams,
1965; Oliver y Swan, 1989; Smith et al., 1999) es la primera en analizar el efecto de la
justicia en la satisfacción del individuo. La relación entre ambos constructos ha sido
corroborada en investigaciones posteriores (Tax et al., 1998; Smith et al., 1999; Maxham
III y Netemeyer, 2002, 2003; Schoeffer y Ennew, 2005). Además, las emociones aparecen
habitualmente como elemento mediador entre la justicia y la recuperación de la
satisfacción (Barrett, 1999; Weiss et al., 1999; Schoefer y Ennew, 2005; Chebat y
Slusarczyk, 2005).
169
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Por último, cabe mencionar la relación de las emociones con un tipo de satisfacción
particular: la satisfacción con la recuperación del servicio (SSR42). Davidow (2003)
define la SSR como “el sentimiento afectivo resultado de la tramitación de las
reclamaciones hacia la empresa”. La satisfacción en una recuperación de servicio debe
afectar a la satisfacción general, como acumulación de experiencias en las transacciones.
La relación entre emociones y SSR proviene de la Teoría de la Justicia, la Teoría del
Control de los Afectos, y de la Teoría de la Apreciación Cognitiva, existiendo estudios
que defienden el efecto directo de las emociones sobre la satisfacción con la
recuperación del servicio (Schoefer y Ennew, 2005; Chebat y Slusarczyk, 2005; Río–
Lanza et al., 2009). Además, considerando la descomposición de las emociones en
emociones negativas –como la ira– y positivas –como la excitación– es posible evaluar
de manera más precisa la intensidad de la respuesta de satisfacción (Andersen y Kumar,
2006).
4.1.4. Conclusiones de la relación calidad, valor y satisfacción
El estudio de la calidad, el valor y la satisfacción se ha revelado como un tema clave en
literatura científica de marketing dado su indudable interés práctico para la atracción y
retención de clientes lo que ha provocado definiciones y relaciones que en algunos casos
pueden resultar contradictorias. Uno de los estudios más influyente de las relaciones
entre los tres constructos son los modelos analizados por Cronin et al. (2000):

El modelo del valor, en el que el valor percibido es el único determinante de la
intención conductual.

El modelo de la satisfacción, en el que la satisfacción se vincula de forma directa
con la intención.

El modelo indirecto, en el que tanto el valor como la satisfacción influyen
directamente sobre la intención de la conducta.

Un cuarto modelo en el que las tres variables, calidad, valor y satisfacción,
determinan la intención conductual, presentada como el mejor predictor de la
conducta.
El gráfico 62 presenta un resumen de relaciones entre calidad–valor y satisfacción
de la literatura científica así como sus referencias en la tabla 6:
42
Satisfaction with Service Recovery, en inglés.
170
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
R1
R2
Satisfacción
Calidad
R4
R6
R3
R5
Intención
conducta
Valor
GRÁFICO 62. RELACIONES ENCONTRADAS ENTRE LOS CONSTRUCTOS CALIDAD, VALOR,
SATISFACCIÓN E INTENCIÓN DE CONDUCTA
Relación
R1: satisfacción
R2: calidad
Autores que la soportan
Cronin y Taylor (1992); Bitner (1990); Bolton y Drew
→ calidad
(1991); Beerli et al., (2004).
Churchill y Surprenant (1982); Tse y Wilton (1988); Oliver
→ satisfacción (1993); Cronin et al. (2000); DeLone y McLean (2003); Choi
et al. (2004); Chang y Chen (2009).
R3: calidad
→ valor
Zeithaml (1988); Dodds et al. (1991); Fornell et al. (1996);
Andreassen (1998); Sweeney et al. (1999); Cronin et al.
(2000); Chen y Dubinsky (2003); Choi et al. (2004).
R4: valor
→ satisfacción
Fornell et al. (1996); Patterson y Spreng (1997); Woodruff
(1997); Day et al. (2000); Cronin et al. (2000); Choi et al.
(2004); Yang y Peterson (2004).
R5: satisfacción
→ valor
Chang y Wildt (1994); Wakefield y Barnes (1996); Sweeney
et al. (1999).
R6: satisfacción
intención
→ de
conducta
Howard y Sheth (1969); Howard (1974); Woodside et al.
(1989); Cronin y Taylor (1992); Bhattacherjee (2001b);
Hong et al. (2006); Bhattacherjee et al. (2008).
TABLA 6. AUTORES QUE SOPORTAN LAS RELACIONES EXPUESTAS EN CALIDAD, VALOR,
SATISFACCIÓN E INTENCIÓN DE CONDUCTA
171
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
4.2.
Utilidad, confirmación y hábito
4.2.1. Utilidad percibida
La utilidad percibida empezó a utilizarse como constructo en contextos de adopción de
tecnologías e innovaciones en el Modelo de Aceptación de la Tecnología (Davis, 1989;
Davis et al., 1989). Previamente había sido incorporado por Rogers (1962) en su teoría
de difusión de innovaciones, expresando el incremento de desempeño obtenido gracias
al uso de una innovación en comparación con el producto predecesor. Dada su
importancia en la predicción de la conducta de adopción de innovaciones, la ventaja
relativa fue renombrada por Davis (1989) como utilidad percibida y empleada para
describir la adopción inicial de una tecnología por parte de los consumidores.
También Moore y Benbasat (1991) profundizaron en el concepto de utilidad percibida,
así como Venkatesh et al. (2003) al proponer la Teoría Unificada de Aceptación de
Tecnologías. En este caso, sin embargo, fue incluida dentro del grupo de expectativas de
rendimiento que representan el grado en que un individuo considera que usar un
sistema le ayudará a mejorar su desempeño en el trabajo.
Desde entonces, la utilidad percibida así como otros factores propios del modelo de
aceptación de tecnologías, han sido empleados para predecir el comportamiento de
continuidad de los consumidores en todo tipo de contextos, incluido Internet. A pesar de
los cambios de nombre o la inclusión en distintos conjuntos de variables, la utilidad
percibida no ha sufrido una gran transformación ni en conceptualización ni en las
variables que la conforman intrínsecamente. Puesto que se ha comprobado la validez de
TAM en el análisis del comportamiento de recompra (Hong et al., 2006) no hay duda
acerca de la necesidad de estudiar el papel de la utilidad percibida en el contexto de
recompra en comercio electrónico B2C.
4.2.1.1.
Definición de utilidad percibida
Como se ha mencionado, no existe gran discrepancia en la conceptualización del
constructo de utilidad percibida. Sin embargo, en la aplicación del mismo a distintos
contextos éste adquiere diversos matices que lo diferencian y que han ayudado a su
evolución a lo largo de los años. La tabla 7 muestra las definiciones más reseñables de
este constructo.
172
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Autor
Definición
Rogers (1962)
La ventaja relativa indica el incremento de mejora
obtenido gracias al uso de una innovación en
comparación con el producto predecesor
La utilidad percibida representa el grado en que una
persona cree que el uso de un sistema en concreto
mejorará su desempeño en una actividad.
Davis (1989)
Davis et al. (1989)
Venkatesh y
Davis (2000)
Gefen y Straub
(2000)
Vijayasarathy
(2004)
Yi y Jiang
(2007)
La utilidad percibida describe la medida en que un
usuario percibe que un sistema o tecnología produce
mejoras en la realización de ciertas tareas o actividades.
La utilidad percibida es el resultado de la evaluación
de un usuario de las características extrínsecas de las TI
como la orientación a tareas o a resultados.
La utilidad percibida en comercio electrónico es el
grado en que el consumidor cree que la compra on–line le
ofrecerá acceso a información útil, facilitará la
comparación de ofertas y posibilitará una compra más
rápida.
La utilidad percibida refleja el grado en que un
consumidor cree que una página web en particular le ha
ayudado de forma efectiva en el proceso de adquisición
de información para poder tomar una decisión de compra
informada.
TABLA 7. DEFINICIONES DE LA UTILIDAD PERCIBIDA
Puede apreciarse cómo las definiciones de la utilidad percibida son próximas a la de la
ventaja relativa de Rogers (1962), lo que justifica su identificación como constructos
similares. A pesar de haberse profundizado poco en la definición de la utilidad percibida
es de destacar la semejanza entre las distintas descripciones, reflejando el consenso
alcanzado en torno a esta variable. En concreto, se le adjudica un carácter comparativo
con una situación previa, de forma que el consumidor analiza la mejora en información o
desempeño que le ha proporcionado el uso del sistema o tecnología respecto de su
situación anterior sin el mismo.
Por otro lado, Venkatesh et al. (2003) consideran otras variables motivacionales
extrínsecas similares a la utilidad percibida como la ventaja relativa, el ajuste con el
trabajo y las expectativas de resultado. Se observa por tanto como, en cualquier caso, la
utilidad percibida se asocia con el desempeño de un trabajo o actividad concreta.
Además, el concepto de utilidad percibida va a asociado a una cierta comparación que
realiza el individuo y que por tanto impone una cierta subjetividad sobre el mismo. Esto
es evidente, ya que distintas personas pueden considerar o no útil un mismo producto o
servicio. Con el objetivo de modelar este efecto Venkatesh y Davis (2000) proponen
TAM2 e introducen variables moderadoras como la experiencia, la imagen o la
173
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
importancia de la tarea. Aunque estas variables podrían dotar a la utilidad percibida de
una naturaleza multidimensional, en general se considera unidimensional en la mayor
parte de modelos de adopción y continuidad.
4.2.1.2.
Formación de la utilidad
A pesar de que Davis et al. (1989) mencionan el efecto de ciertas variables externas
sobre la utilidad percibida, no profundizan en los factores concretos que generan la
percepción de utilidad en los consumidores. Venkatesh y Davis (2000) defienden que el
individuo determina la utilidad percibida de un sistema a través de dos procesos
conectados:

Eliminando las opciones disponibles que no cumplen con los requisitos
necesarios para que se pueda realizar una tarea o actividad.

Eligiendo entre las opciones restantes basándose en parámetros de rendimiento
medidos a través de la eficiencia. Bajo esta hipótesis, Venkatesh y Davis (2000)
proponen TAM2, modelo en el que analizan los antecedentes de la utilidad
percibida.
De este modo, según Venkatesh y Davis (2000) la utilidad percibida viene determinada
por seis constructos: la norma subjetiva, la imagen, la relevancia del trabajo, la calidad
del resultado y la facilidad de uso percibida. Además, la experiencia actúa como variable
moderadora del efecto de la norma subjetiva sobre la utilidad percibida. Así, defienden
que conforme los individuos adquieren experiencia en el uso de un sistema a lo largo del
tiempo, la influencia social sobre la formación de la utilidad percibida empieza a ser
menor. Por el contrario, el efecto de los procesos cognitivo–instrumentales –
constituidos por la relevancia del trabajo, la calidad y la facilidad de uso percibida–
sobre la utilidad percibida permanece de forma significativa a lo largo del tiempo.
Aunque la literatura acerca de los determinantes de la utilidad percibida no es muy
extensa, sí existen investigaciones que basadas en TAM2, tratan de analizar los
antecedentes de la utilidad percibida en distintos contextos, incluyendo variables como
el riesgo percibido o la auto–eficacia percibida en el ámbito de tecnologías bancarias, o
la absorción cognitiva en contextos de aprendizaje electrónico o e–learning.
En el ámbito de comercio electrónico, Yi y Jiang (2007) parten de la conceptualización
de McKinney et al. (2002) de las páginas web inspirada en el Modelo de Éxito de los
Sistemas de Información de DeLone y McLean (2003, 2004). Definen por tanto la
174
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
utilidad percibida a partir de dos factores, la calidad de la información y la calidad del
sistema, formados a su vez por distintas variables recogidas en el gráfico 63: calidad de
información y calidad del sistema.
La calidad de la información (IQ) se refiere a la percepción de los consumidores acerca
de la información presentada en la página web. Se considera una variable
multidimensional compuesta por: el alcance de la información (el grado en que la
información es suficientemente amplia para la tarea que se está llevando a cabo), la
comprensibilidad de la información (la medida en que la información se presenta de
forma clara, sin ambigüedad y es fácilmente comprensible), y la relevancia de la
información (esto es, el grado en que cierta información es aplicable y útil para la tarea
que se está realizando). A partir de estas, junto con la fiabilidad de la información se
determina la calidad de la información percibida por el usuario (Yi y Jiang, 2007).
IQ
SQ
Relevancia de la
información
Interactividad
con los objetos
Comprensibilidad
de la información
Viveza o
intensidad
Alcance de la
información
Facilidad de uso
Fiabilidad de la
información
Organización y
Navegación
GRÁFICO 63. DETERMINANTES DE LA UTILIDAD PERCIBIDA EN COMERCIO ELECTRÓNICO
(YI Y JIANG, 2007)
175
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Por su parte, la calidad del sistema (SQ) refleja la percepción de un consumidor acerca
del desempeño de una página en los procesos de recuperación y entrega de información
(McKinney et al., 2002).
Yi y Jiang (2007) destacan que la calidad del sistema está compuesta por cuatro
dimensiones: (1) la facilidad de uso: es el esfuerzo cognitivo necesario para usar un
sistema; (2) la interactividad con los objetos: define el grado en que los usuarios pueden
participar en la modificación de la forma o el contenido de los objetos de la web en
tiempo real; (3) la viveza o intensidad: representa la riqueza representacional del
entorno virtual; y (4) la organización y navegación: refleja la estructura del sistema así
como las facilidades que presenta la navegación web. Yi y Jiang (2007) recalcan el papel
marcadamente temporal de la facilidad de uso, pues, si bien es un importante
antecedente en las primeras etapas de uso, su efecto va disminuyendo con el tiempo
llegando casi a ser insignificante en situaciones de recompra.
Al comparar el trabajo de Yi y Jiang (2007) con los antecedentes de la utilidad percibida
propuestos por Venkatesh y Davis (2000) se encuentran pocas semejanzas, a excepción
del papel de la utilidad percibida. Lo mismo ocurre con el trabajo de Chen et al. (2004),
quienes investigan también las variables predictoras de la utilidad percibida en
comercio electrónico, encontrando cinco antecedentes para esta: la cantidad de
productos, su especifidad y su precio –recogidos en el factor de oferta de productos– y
por otro lado la riqueza de la información, la usabilidad de la tienda, la calidad del
servicio percibida y la confianza percibida.
4.2.1.3.
Relación de la utilidad percibida con otros factores de recompra
La utilidad percibida ha sido empleada de forma ocasional en el estudio de la conducta
de compra de los consumidores asociada a constructos provenientes de TAM (adopción
de tecnologías) o de ECM, habitual en contextos de continuidad (continuidad en el uso
de tecnologías). El gráfico 64 representa las variables más relacionadas con la utilidad
percibida, cuya conexión es a continuación analizada, detallando la causalidad de la
relación así como las investigaciones que la soportan empíricamente.
176
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Confirmación
Norma Subjetiva
Hábito
Utilidad
Actitud
Intención
Satisfacción
GRÁFICO 64. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS
CON LA UTILIDAD PERCIBIDA.
La relación entre la confirmación y la utilidad percibida está presente en la literatura
científica del marketing a partir del Modelo de la Confirmación de Expectativas
(Bhattacherjee, 2001) en el que la confirmación se presenta como antecedente directo y
único de la utilidad percibida. Sin embargo, mucho antes Festinger (1957) había
desarrollado la Teoría de la Disonancia Cognitiva en la que la confirmación se
consideraba un constructo antecedente de la utilidad percibida. Según esta teoría los
usuarios racionales tratarán de compensar la disonancia modificando o distorsionando
sus percepciones de utilidad con el objetivo de ser más consistentes con la realidad. De
este modo, la confirmación se presenta como una manera de elevar la utilidad percibida
de los usuarios y, análogamente, la confirmación de expectativas se encargará de reducir
estas percepciones. Bhattacherjee (2001b) extendió esta teoría al proponer que la
confirmación de las expectativas influye no solo en la conducta futura sino también en
las percepciones futuras de utilidad.
Aplicado a las páginas web, Lin et al. (2005) proponen una extensión de la ECT
añadiendo la percepción de diversión por parte del individuo o playfulness percibido al
ECM para modelar la forma en que las personas encuentran o no interesante la
navegación por el portal web en cuestión. El efecto de la confirmación de expectativas
177
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
sobre la utilidad percibida se mantiene por tanto intacto en el modelo propuesto y se
verifica de nuevo experimentalmente.
Hong et al. (2006) y Roca et al. (2006) defienden también la influencia positiva de la
confirmación sobre la utilidad percibida en su extensión de ECM al dominio de las TI. Así
mismo, Bhattacherjee et al. (2008) revisan el Modelo de la Confirmación de Expectativas
añadiendo nuevas dimensiones al constructo del control del comportamiento percibido
y refinan las relaciones existentes manteniendo la asociación positiva entre
confirmación y utilidad percibida (renombrada como utilidad de post–uso) en ese
mismo sentido causal.
Recientemente, Chen (2012) valida de nuevo la conexión entre confirmación y utilidad
percibida gracias a un modelo completo que recoge las influencias de la Teoría Cognitiva
Social junto con alguno de los constructos propios de ECM y TAM, así como de las
conclusiones extraídas de experimentos acerca del comportamiento de uso y
continuidad de uso en comercio electrónico. Chen (2012) demuestra que si un
consumidor confirma su experiencia de compra online, su utilidad percibida aumentará
de manera notable.
En resumen, parece claro que la relación entre confirmación y utilidad percibida no ha
sufrido demasiadas modificaciones a lo largo del tiempo. Su incorporación al Modelo de
la Confirmación de Expectativas de Bhattacherjee (2001b) y el enorme apoyo que ha
recibido éste por parte de los investigadores (Lin et al., 2005; Hong et al., 2006; Roca et
al., 2006; Bhattacherjee et al., 2008; Chen, 2012) ha provocado no solo que la relación no
se haya puesto demasiado en duda sino que el sentido de ésta se haya mantenido
constante durante los años. Así, el efecto positivo que ejerce la confirmación de las
expectativas sobre las percepciones de utilidad de los consumidores resulta
prácticamente indiscutible tanto en comportamientos de adopción como de continuidad
de uso de tecnologías.
El estudio del hábito y su relación con los constructos típicos de recompra no es muy
extenso, pues generalmente el hábito no ha sido modelado como constructo sino como
factor moderador de los resultados obtenidos. Un ejemplo de ello es el trabajo de
Karahanna et al. (1999) quienes encontraron que los usuarios con más experiencia
usando un sistema –y por tanto con mayor hábito– percibían más utilidad con respecto a
la tecnología empleada que aquellos con experiencia limitada. Del mismo modo, Gefen
(2003) expone que a través del uso habitual de una tecnología de la información
178
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
concreta y el conocimiento que se adquiere por ello, los usuarios aprenden más acerca
de la tecnología, incluyendo cómo utilizarla y como obtener una ventaja de ello. Además,
este aumento del conocimiento y de la capacidad para entender las ventajas derivadas
del uso de una tecnología resulta en una mayor consciencia de la utilidad percibida de la
misma por parte de los usuarios. Aplicado al ámbito laboral, Gefen (2003) considera que
si el uso de un sistema concreto se vuelve rutinario, el usuario percibirá que el sistema
es más útil para su trabajo y su rendimiento aumentará. También Liao et al. (2006)
probaron empíricamente el efecto que ejerce el hábito sobre la utilidad percibida.
Por otro lado, Jebakumar y Govindaraju (2009) estudiaron posibles variables externas
que pudieran determinar la utilidad percibida basándose en TAM. La disponibilidad de
Internet y el hábito fueron dos de las cuatro variables analizadas en el contexto de
aprendizaje online, y su influencia sobre la generación de la percepción de utilidad en
los individuos fue contrastada de forma empírica. Jebakumar y Govindaraju (2009)
defienden por tanto la misma relación, presentando al hábito como antecedente directo
de la utilidad percibida.
Si bien hay autores que apoyan la relación directa entre el hábito y la utilidad percibida,
en general estas variables aparecen raramente conectadas de forma directa y
ocasionalmente a través del efecto moderador de la satisfacción (Limayem et al., 2007).
Desde esta perspectiva la utilidad percibida actúa sobre la satisfacción de los
consumidores que a su vez determina el hábito de uso del sistema.
La relación entre la intención de uso y la utilidad percibida es bastante común en la
literatura del marketing y de la psicología social. Uno de los primeros en apoyarla y
probarla de forma empírica fue Triandis (1977), defendiendo el efecto directo y positivo
de la utilidad percibida sobre la intención de uso de una tecnología específica por parte
de los individuos. Después, con la elaboración del modelo de aceptación de la tecnología
(Davis, 1989; Davis et al., 1989), la asociación entre ambos constructos se fortalece. Así,
Davis et al. (1989) argumentan que en el ámbito organizacional las personas forman la
intención hacia una determinada conducta que piensan que aumentará su rendimiento
en el trabajo.
La asociación entre utilidad e intención percibida propuesta en TAM se ha mantenido en
otros modelos, llegando a convertir a la utilidad percibida en un importante predictor de
uso de tecnologías (Venkatesh et al., 2003). Han sido por tanto varios los investigadores
que afirman que la utilidad percibida influye positiva y significativamente en la
179
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
intención conductual en distintos ámbitos de estudio (Mathieson, 1991; Venkatesh y
Davis, 2000; Gefen y Straub, 2000; Mathieson et al., 2001; Bhattacherjee, 2001; Chau y
Hu, 2002; Gefen et al., 2003; Pavlou, 2003; Chen et al., 2004; Vijayasarathy, 2004).
De nuevo Venkatesh y Bala (2008) al desarrollar TAM3 mantienen la relación entre
utilidad e intención ya soportada por TAM2, al igual que Bhattacherjee et al. (2008) al
revisar el Modelo de la Confirmación de Expectativas, defendiendo la conexión entre
utilidad percibida e intención de recompra. Wangpipatwong et al. (2008) elaboran un
modelo similar a TAM, que permite explicar la intención de continuidad en el contexto
de uso de páginas web de gobierno electrónico, incluyendo el concepto de auto–eficacia.
En el mismo se vuelve a corroborar el efecto que ejerce la utilidad percibida de forma
directa sobre la intención de continuidad de uso. Al estudiar los determinantes de la
intención de continuidad de uso en Internet. Chiu et al. (2009) defienden que la utilidad
percibida por los consumidores online ejerce un gran impacto en la intención de
continuidad de uso del comercio electrónico B2C.
Por su parte, Chen (2012) describe en su modelo la intención de recompra en comercio
electrónico a partir de distintos constructos entre los que se encuentra la utilidad
percibida, relación que se ve moderada junto con las otras por las denominadas
variables de control (género, edad y años de compra por Internet).
Del mismo modo que la conexión entre intención y utilidad percibida surge del Modelo
de Aceptación de la Tecnología, la satisfacción comienza a relacionarse de forma más
frecuente con la utilidad a partir del ECM propuesto por Bhattacherjee (2001b). En el
Modelo de la Confirmación de Expectativas aplicado a los sistemas de información
Bhattacherjee (2001b) relaciona la utilidad percibida con la satisfacción del consumidor,
siendo la primera directo antecedente de la segunda. Desde esta perspectiva la utilidad
percibida se considera la expectativa más determinante del afecto de post–aceptación de
los usuarios (la satisfacción). Cabe destacar que previamente otros autores como
Seddon (1997) ya habían investigado la posibilidad de asociar la utilidad percibida con
la satisfacción. En concreto, Seddon (1997) desarrolló un modelo de éxito de los SI en el
que la satisfacción viene dada por el nivel de utilidad percibida por los usuarios.
Posteriormente, Roca et al. (2006) apoyados en el éxito del ECM relacionan la
satisfacción con una serie de constructos que se aplican al ámbito del e–learning. Entre
ellos se encuentra la usabilidad percibida, formada por la utilidad percibida, la absorción
cognitiva y la facilidad de uso percibida, siendo los tres directos antecedentes de la
180
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
satisfacción de los consumidores con el sistema de aprendizaje online. En la extensión
del ECM en el dominio de las TI, Hong et al. (2006) mantienen la influencia positiva de la
utilidad percibida sobre la satisfacción de los consumidores.
Uno de los cambios notables que Bhattacherjee et al. (2008) realizan al revisar el ECM es
la eliminación de la relación entre la utilidad percibida y la satisfacción. Esta asociación
se apoyaba en las teorías TRA y TPB, al considerar la satisfacción como una actitud que
actúa como mediadora entre la utilidad percibida y las intenciones de continuidad. Sin
embargo, aunque la satisfacción y la actitud son dos formas de afecto, difieren en que la
primera es un afecto a corto plazo y la segunda a largo plazo, por lo que la satisfacción
puede influir en la actitud pero no es un equivalente de la misma. Es por ello que en el
modelo extendido de ECM se elimina la relación directa entre utilidad y satisfacción,
presentando a la confirmación como el único antecedente de ésta.
Devaraj et al. (2002) demostraron que la utilidad percibida ejerce un impacto notable en
la satisfacción en el contexto de comercio electrónico y así lo volvió a verificar Chen
(2012), al plantear la satisfacción como un constructo que viene determinado por la
utilidad percibida además de por otras variables. Resulta por tanto indiscutible el
sentido de la relación entre utilidad percibida y satisfacción, manteniéndose en todos los
modelos inspirados en ECM y en general en la mayoría de modelos de continuidad.
La actitud se asocia con la utilidad percibida debido fundamentalmente al modelo de
aceptación de la tecnología (TAM) (Davis, 1989; Davis et al., 1989), en el que la utilidad
percibida determina junto con la facilidad de uso percibida la actitud hacia el uso de un
sistema. Desde entonces, gran parte de los modelos basados en TAM han mantenido esta
conexión entre los constructos (Taylor y Todd, 1995; Venkatesh, 2000; Chen et al., 2002;
Chen et al., 2004; Vijayasarathy, 2004).
Por su parte, Venkatesh y Davis (2000) decidieron omitir la actitud en TAM2,
relacionando de forma directa la utilidad percibida con la intención en lugar de hacerlo a
través de la actitud como ocurría en TAM. La fortaleza de esta relación ha sido puesta en
duda de forma frecuente por no ser la utilidad percibida un determinante significativo
de la actitud. Lo mismo sucede con TAM3 (Venkatesh y Bala, 2008), pues añaden los
antecedentes de la facilidad de uso percibida sin modificar el resto de TAM2 y por tanto
omitiendo de nuevo la actitud en el modelo. También en UTAUT (Venkatesh et al., 2003)
se descartó incluir la actitud como constructo por ser su efecto sobre la intención poco
181
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
significativo. En este caso la utilidad percibida forma parte del factor denominado
“expectativas de funcionamiento” y únicamente ejerce influencia sobre la intención.
La norma subjetiva es un constructo habitual en la literatura de adopción de tecnologías,
presente en modelos como la Teoría de la Acción Razonada (TRA) (Fishbein y Ajzen,
1975; Ajzen y Fishbein, 1980) o la Teoría del Comportamiento Planeado (TPB) (Ajzen,
1985, 1991). Sin embargo, su asociación con la utilidad percibida es relativamente
reciente, siendo introducida por Venkatesh y Davis (2000) que la definen como “la
percepción del individuo de cómo la mayoría de personas que son importantes para él
piensan que debería comportarse”, situándola como antecedente directo de la utilidad
percibida. Desde este enfoque, la utilidad percibida por el individuo respecto de un
sistema se ve influida de forma directa por la opinión que tienen del mismo las personas
próximas al individuo. Además, Venkatesh y Davis (2000) incluyen la experiencia como
variable moderadora de esta relación y añaden una relación indirecta entre ambas a
través de la imagen que el usuario desea proyectar.
Desde TAM2 han sido varios los estudios que han considerado la relación entre la norma
subjetiva y la utilidad percibida (Chan y Lu, 2004; Van Raaij y Schepers, 2008; Venkatesh
y Bala, 2008; Kim et al., 2009a), aunque otros autores han defendido su independencia
(Taylor y Todd, 1995; Venkatesh et al., 2003; Roca et al., 2006; Zhou et al., 2010). En
contextos de recompra el efecto de la norma subjetiva sobre la utilidad percibida ha sido
ampliamente discutido. Así, a pesar de que Venkatesh y Davis (2000) subrayan el
importante efecto de la norma subjetiva sobre la utilidad percibida en la adopción de
tecnologías, afirman que este efecto se debilita conforme el individuo gana experiencia
en el uso del sistema, confiando menos en la información social para formar la utilidad
percibida.
Además de las relaciones ya descritas la utilidad percibida se ha asociado a muchos más
constructos. Entre ellos cabe destacar la facilidad de uso percibida, por ser un factor
propio de TAM (Davis, 1989; Davis et al., 1989) conectado frecuentemente a la utilidad
percibida como antecedente de la misma. Esta relación ha sido reproducida en distintos
modelos posteriores (Venkatesh y Davis, 2000; Venkatesh et al., 2003; Hong et al., 2006;
Venkatesh y Bala, 2008; Wangpipatwong et al., 2008; Chen, 2012), pero también se ha
incluido a través del efecto mediador de otros factores como la absorción cognitiva
(Roca et al., 2006), e incluso se han situado en el mismo modelo sin relacionarse de
ninguna manera (Taylor y Todd, 1995). En cualquier caso, se ha discutido la viabilidad
de la conexión entre la utilidad percibida y la facilidad de uso percibido en el ámbito de
182
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
recompra, ya que se ha probado que la facilidad de uso percibida no influye en la
intención en todas las fases de uso de los SI (Davis et al., 1989; Karahanna et al., 1999),
lo que implica que la facilidad de uso percibida no sea considerada como un constructo
de continuidad de uso.
Por otro lado, se han mencionado ya las relaciones de la utilidad percibida con otras
variables de menor importancia que desempeñan un papel fundamentalmente
moderador. Es el caso de la absorción cognitiva, incluida entre otros por Agarwal y
Karahanna (2000) o Roca et al. (2006). También la calidad ha sido ligada a la utilidad
percibida pues se ha probado la influencia positiva que ejercen diversos elementos de la
calidad de una página web como la calidad de la información o el tiempo de respuesta
sobre la utilidad percibida por el comprador (Lin y Lu, 2000; Yi y Jiang, 2007).
Finalmente, la rama utilitarista del comercio electrónico considera las motivaciones
intrínsecas del individuo como factores influyentes en la utilidad. Un ejemplo de ello es
el entretenimiento o disfrute percibido, presente por ejemplo en la obra de Ha y Stoel
(2009) como antecedente de la utilidad percibida en comercio electrónico.
4.2.2. Confirmación de expectativas
El estudio de la confirmación de expectativas tiene su origen en la Teoría del Nivel de
Adaptación de Helson (1964) que plantea que el nivel de satisfacción del individuo
depende de las expectativas creadas y de los resultados acaecidos y en los modelos de
Howard y Sheth (1969) o Engel, Kollat y Blackwell (1968), que investigan los
determinantes de la satisfacción de los consumidores. Oliver (1977, 1980) incluye el
constructo en la Teoría de la Confirmación de Expectativas, planteando la necesidad de
presentar una teoría que recoja la formación de la satisfacción como resultado de la
confirmación de expectativas, incluyendo además el concepto de rendimiento o
desempeño percibido.
Posteriormente, vista la capacidad de ECT para explicar las intenciones de recompra de
los consumidores el análisis de la confirmación fue haciéndose más extenso. El estudio
más importante fue el de Bhattacherjee (2001b), al aplicar ECT al contexto de SI
utilizando de nuevo el concepto de confirmación. Previamente, Churchill y Surprenant
(1982) o Spreng et al. (1996) habían también investigado las implicaciones de este
constructo, discutiendo frecuentemente su relación con la satisfacción. El mismo Oliver
(1989) revisó su teoría para profundizar más en la formación de la satisfacción ligándola
no solo a la confirmación sino también a los afectos.
183
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Son numerosos los autores que, a raíz del ECM, han incorporado el constructo de
confirmación a sus modelos en distintos contextos, añadiendo nuevas variables o
modificando la forma en que éstas se relacionan (Hsu y Chiu, 2004; Lin et al., 2005; Chiu
et al., 2005; Hong et al., 2006; Thong et al., 2006; Kim et al., 2007). Inspirados asimismo
en la TPB, Hsu et al. (2006) verifican el efecto que la confirmación ejerce en la intención
de continuidad. Después, con la extensión del ECM (Bhattacherjee et al., 2008), la
confirmación de expectativas continuó desempeñando un papel fundamental en los
modelos de continuidad, utilizándose para el diseño de nuevas teorías (Kang et al.,
2009). A continuación se describe el progreso en la definición del constructo, su
formación y su asociación a otros importantes factores de recompra como la satisfacción
de los consumidores, la intención o la utilidad percibida.
4.2.2.1.
Definición de confirmación de expectativas
El primer conflicto surgido en torno a la confirmación se debe a la denominación de la
misma por la diversidad de nombres similares utilizados para referirse al mismo
concepto en textos en inglés y por el problema que supone su traducción al castellano.
Es por ello que los conceptos de confirmación, desconfirmación e incluso
disconfirmación son frecuentemente empleados como sinónimos (Moliner et al., 2001),
adjudicándoles significados iguales o cuanto menos semejantes. En la tabla 8 se
muestran las definiciones proporcionadas a lo largo del tiempo para describir este
concepto, sea cual fuere su denominación.
Autor
Helson
(1964)
Swan y
Trawick (1981)
Oliver
(1980)
Churchill y
Surprenant
(1982)
Definición
La confirmación refleja el nivel de adaptación entre el
estímulo recibido por un individuo y el estándar de
comparación creado a partir de un determinado contexto.
La confirmación procede de experiencias emocionales
derivadas del uso de un producto.
La confirmación es un proceso cognitivo en el que la
diferencia entre el desempeño o rendimiento de un
producto o sistema y los estándares de comparación es una
evaluación subjetiva del consumidor.
La confirmación de expectativas representa el proceso
Bhattacherje de evaluación que lleva a comparar las expectativas iniciales
e (2001b)
con las reales, fruto del uso de un producto o sistema de
información.
La confirmación representa el ajuste entre la
Bhattacherje
experiencia real con un producto y las expectativas iniciales
e et al. (2008)
del usuario.
TABLA 8. DEFINICIONES DEL CONCEPTO DE CONFIRMACIÓN
184
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Por su parte, la tabla 9 presenta algunas definiciones del concepto de expectativas desde
una perspectiva temporal:
Autor
Oliver
(1980)
McKinney et al.
(2002)
Swan y
Trawick (1981)
Westbrook y
Reilly (1983)
Definición
Las expectativas son las creencias anteriores al uso de
un sistema referidas al desempeño del sistema que el
usuario necesita o espera para un rendimiento adecuado del
mismo.
Las expectativas pueden ser consideradas como
creencias o como creencias ponderadas por la evaluación
del resultado, pues existe una alta correlación entre ambas.
Las expectativas son las creencias pre–consumo sobre el
desempeño general de los productos o servicios adquiridos.
Se operacionaliza como “desempeño anticipado”.
TABLA 9. DEFINICIONES DEL CONCEPTO DE EXPECTATIVAS
Bhattacherjee (2001b) puso de manifiesto la alta discrepancia entre las definiciones de
las expectativas y, apoyado por el estudio de Swan y Trawick (1981), decide
conceptualizar el constructo de confirmación como creencias evaluadoras agrupando en
un único factor las variables confirmación, expectativas y desempeño percibido,
presentes de forma independiente en la ECT (Oliver, 1980).
La medida de la confirmación de expectativas ha sido abordada desde dos enfoques
distintos. El primero considera la confirmación como una variable inferida, esto es, la
confirmación es simplemente la diferencia entre las expectativas iniciales y el
desempeño real del sistema (McKinney et al., 2002; Hsu et al., 2006). Ello implica que
midiendo las expectativas es posible inferir de manera directa el valor de la
confirmación. El segundo enfoque y el más empleado utiliza la confirmación percibida
(Bhattacherjee, 2001; Bhattacherjee et al., 2008), pues atribuye una naturaleza subjetiva
al concepto de confirmación, lo que implica que para conocer su magnitud la variable
debe ser medida de forma específica.
Suelen considerarse tres tipos de confirmación de expectativas: confirmación positiva,
confirmación neutra y confirmación negativa. La confirmación positiva se alcanza si el
desempeño del producto supera las expectativas, si las iguala se denomina simplemente
confirmación, y si es inferior a las expectativas supone una confirmación negativa
(Festinger, 1957).
185
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
4.2.2.2.
Formación de la confirmación
La descripción más empleada de la formación de la confirmación es la derivada de la
ECT (Oliver, 1980) en la que la confirmación es el resultado de las expectativas iniciales
y el desempeño percibido al usar el sistema, tal como muestra el gráfico 65.
Desempeño
percibido
Expectativas
Confirmación
GRÁFICO 65. FORMACIÓN DE LA CONFIRMACIÓN SEGÚN LA ECT
Desde esta perspectiva, la confirmación se genera a través de un proceso con tres etapas
secuenciales:

Los consumidores forman sus expectativas iniciales respecto a un producto o
servicio antes de adquirirlo.

Los consumidores aceptan y usan ese producto o servicio y después de un
periodo de consumo, forman sus percepciones sobre el desempeño del mismo.

Finalmente, los consumidores evalúan el desempeño percibido comparándolo
con las expectativas iniciales y determinando el grado en que éstas se han
cumplido, produciéndose la confirmación. Así, la confirmación se presenta como
una variable de post–consumo resultado de las expectativas (variable pre–
consumo) y el desempeño percibido (variable de post–consumo).
En la adaptación de ECT al contexto de los Sistemas de Información, Bhattacherjee
(2001b) emplea únicamente variables de continuidad de uso. Es por ello que las
expectativas son sustituidas por la utilidad percibida, por ser esta un tipo de expectativa
de post–consumo. Por otro lado, el desempeño percibido pasa a formar parte del
constructo confirmación, quedando sin detallar en el modelo los antecedentes que lo
forman.
186
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Debido a la gran repercusión y apoyo dado a ECT no existen demasiados estudios que
profundicen en los determinantes de la confirmación o busquen cómo otros constructos
no incluidos en la ECT pueden influir en la formación de la confirmación de expectativas.
Es por ello que la mayor parte de la literatura en este aspecto se centra en analizar los
antecedentes de las expectativas, pues no se pone en duda que estos, junto con el
desempeño percibido, generarán la confirmación.
Uno de los primeros en estudiar los distintos tipos de expectativas fue Bandura (1977,
1986). Según Bandura (1977, 1986) son cuatro los antecedentes que crean y modifican
las expectativas: experiencia directa, experiencia indirecta u observación, persuasión
verbal, y estado fisiológico. De los cuatro la experiencia directa resulta ser el más
significativo en la generación de las expectativas. Es sin embargo el trabajo de Zeithaml
et al. (1993) uno de los más importantes en el estudio de los antecedentes de las
expectativas. Motivados por el escaso número de investigaciones a este respecto,
Zeithaml et al. (1993) proponen una serie de determinantes de las expectativas de
servicio de los consumidores. Consideran también la llamada “zona de tolerancia”,
comprendida por los distintos tipos de servicio comprendidos entre el nivel deseado –el
que el consumidor considera que debe recibir– y un nivel adecuado –el nivel de servicio
que el consumidor acepta y que constituirán las expectativas de nivel de servicio–.
Zeithaml et al. (1993) proponen entonces los antecedentes del nivel de servicio deseado
distinguiendo hasta seis antecedentes: intensificadores del servicio duradero, las
necesidades personales, las promesas explícitas del servicio (lanzadas mediante
publicidad, contratos, etc.), las promesas de servicio implícitas (principalmente dadas
por el precio), los comentarios boca–a–oreja (recomendaciones de personas cercanas al
consumidor y opiniones de expertos), y experiencias pasadas. Zeithaml et al. especifican
los cinco factores que influyen en el nivel adecuado del servicio: intensificadores del
servicio transitorio (emergencias, problemas del servicio…), alternativas de servicio
percibidas, auto–percepción del rol del consumidor desempeñado en el servicio,
factores situacionales (clima, catástrofes, sobre–demanda aleatoria), y servicio predicho.
Así, los antecedentes del nivel adecuado y deseado del servicio van estrechando o
ampliando la zona de tolerancia del nivel de servicio esperado. Además, Zeithaml et al.
aclaran que el nivel deseado del servicio tiende a ser más estable que el nivel adecuado,
por lo que las empresas deben centrar sus estrategias en gestionar las expectativas del
nivel de servicio adecuado.
187
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
El modelo de Zeithaml et al. proporciona un marco de trabajo con el que determinar las
expectativas de los consumidores. Después, siguiendo la Teoría de la Confirmación de
Expectativas, estas expectativas serán comparadas con el desempeño real del servicio o
producto obteniendo el valor final de la confirmación y su sentido (positivo o negativo).
Existe una aceptación bastante generalizada de la formación de este constructo según
marca ECT, si bien en ocasiones algunas variables pueden verse añadidas al modelo y
considerar su influencia sobre la generación de la formación.
4.2.2.3.
Relación de la confirmación con otros factores de recompra
Introducido por la Teoría de la Confirmación de Expectativas de Oliver (1977, 1980) la
confirmación se ha consolidado como un constructo en los modelos de adopción y
continuidad en el uso de las nuevas tecnologías y del comercio electrónico. Así, su
presencia en distintos modelos que tratan de explicar los factores que en último término
determinan si un consumidor repetirá el proceso de compra ha propiciado que aparezca
en gran número de estudios en la literatura del marketing. No obstante, el enorme apoyo
dado a la ECT y el ECM de Bhattacherjee (2001b) ha provocado cierta uniformidad en
los distintos factores con los que se relaciona la confirmación. El gráfico 66 muestra las
relaciones más destacadas entre la confirmación y otros factores propios de recompra.
Utilidad Percibida
Disfrute
Percibido
Satisfacción
Confirmación
Playfulness
Calidad
Expectativas
GRÁFICO 66. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS
CON LA CONFIRMACIÓN
La utilidad percibida empezó a relacionarse originariamente con la confirmación a
partir de la teoría de la disonancia de Festinger (1957) y fue años después recuperada
188
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
por Bhattacherjee (2001b), quien presenta la confirmación como antecedente directo y
único de la utilidad percibida. Desde entonces han sido varios los investigadores que
han soportado de forma empírica la validez de esta relación (Lin et al., 2005; Hong et al.,
2006; Thong et al., 2006; Roca et al., 2006; Bhattacherjee et al., 2008; Chen, 2012). Es de
destacar la escasa evolución de esta relación, manteniéndose intacta durante años. Así,
parece indudable que la confirmación de expectativas ejerce un efecto positivo sobre la
utilidad
percibida
de
los
consumidores
en
contextos
de
adopción
pero
fundamentalmente en ámbitos de continuidad de uso o recompra.
La satisfacción es el constructo protagonista en las relaciones de la confirmación. El
efecto directo y positivo que ejerce la confirmación de expectativas sobre la satisfacción
ha sido probado empíricamente por numerosos investigadores (Oliver, 1977, 1980,
1981, 1993; Swan y Trawick, 1981; Bearden y Teel, 1983; Tse y Wilton, 1988; Oliver y
Swan, 1989; Bolton y Drew, 1991; Westbrook y Oliver, 1991; Anderson y Sullivan, 1993;
Spreng et al., 1996). Desde este enfoque se considera que una confirmación positiva
genera consumidores satisfechos mientras que si aparece confirmación negativa al
comparar el desempeño real con las expectativas iniciales se creará insatisfacción entre
los consumidores. A pesar del gran número de estudios que defienden y verifican el peso
de esta conexión entre las variables confirmación y satisfacción, existen también
investigadores que no apoyan la relación entre ambos constructos (Churchill y
Surprenant, 1982) pues conciben su conexión a través de un proceso más complejo en el
que pueden aparecer variables moderadoras entre la confirmación y la satisfacción.
Oliver (1980) incluye el efecto de las expectativas sobre la satisfacción no solo a través
de la confirmación sino también de forma directa. Por el contrario, Bhattacherjee
(2001b) al plantear su modelo de continuidad de uso de los SI elimina la presencia de las
expectativas y considera la confirmación y la utilidad percibida como únicos
determinantes de la satisfacción. Bhattacherjee (2001b) justifica esta relación porque la
confirmación positiva implica el cumplimiento de los beneficios esperados del uso de SI
y por tanto hace que el consumidor esté satisfecho con el uso del sistema, mientras que
la confirmación negativa denota la incapacidad del sistema para superar las expectativas
creadas inicialmente.
Hsu et al. (2004) también indicaron que la confirmación juega un papel fundamental en
la predicción de la satisfacción del consumidor. Así mismo, el modelo de Hong et al.
(2006), híbrido de TAM y ECM, mantiene y prueba la influencia positiva de la
confirmación sobre la satisfacción, al igual que Lin et al. (2005), Roca et al. (2006) o
189
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Thong et al. (2006). En la extensión del ECM, Bhattacherjee et al. (2008) proponen la
confirmación como único determinante de la satisfacción de los consumidores pues no
está claro el efecto de la utilidad percibida de post–uso sobre la satisfacción. Por último,
el complejo modelo de Chen (2012) asocia la confirmación con la satisfacción en el
ámbito de post–consumo en comercio electrónico B2C.
Por otro lado, la calidad percibida por los consumidores se asocia en ocasiones a la
confirmación de expectativas, pues si el producto o servicio se percibe de alta calidad es
más probable que el individuo vea confirmadas sus expectativas, lo que significa que el
desempeño percibido del producto o servicio ha sido bueno. Desde este enfoque, la
calidad percibida se considera un antecedente de la confirmación (Rojas y Camarero,
2008). Esta hipótesis se fundamenta por un lado en que la calidad es un determinante
significativo de la satisfacción (Cronin et al., 2000; Choi et al., 2004; Chang y Chen, 2009)
y por otro en que las expectativas ejercen un efecto positivo sobre la calidad percibida
pues ésta no es más que una forma de evaluar el desempeño (Churchill y Surprenant,
1982).
A su vez, según la ECT, la satisfacción viene dada por la confirmación y ésta por las
expectativas y el desempeño del producto, con lo que en definitiva puede considerarse
que la calidad influye positivamente sobre la confirmación de expectativas ya que la
calidad percibida es un sustituto del desempeño percibido. Chiu et al. (2005)
encontraron asimismo que la calidad percibida es un predictor importante de la
confirmación, y por tanto los componentes de la calidad aplicables a cada caso ejercerán
un cierto efecto sobre la confirmación del consumidor con respecto a las expectativas
iniciales. En comercio electrónico, la calidad de la página web influye de forma
significativa en la confirmación de expectativas de los individuos.
Las expectativas constituyen es uno de los constructos más relacionados con la
confirmación, especialmente en las décadas de los 80 y 90. Aunque en los últimos años
el factor de las expectativas aparece ligado de forma intrínseca a la confirmación, fueron
varios los autores que desde la aparición de la ECT (Oliver, 1980) han considerado las
dos variables de forma independiente (Churchill y Surprenant, 1982; Bearden y Teel,
1983; Westbrook y Reilly, 1983; Tse y Wilton, 1988) pero relacionadas. De este modo,
cuando las expectativas se incluyen en un modelo junto a la confirmación aparecen
siempre como antecedentes de la segunda, respetando la Teoría de la Confirmación de
Expectativas. Entre los autores que han comprobado la relación que existe entre ambos
constructos destacan Swan y Trawick (1981), Churchill y Surprenant (1982), Bolton y
190
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Drew (1991) y Spreng et al. (1996). Hay quien considera ésta una relación negativa
(Rojas y Camarero, 2008) ya que es más probable que altas expectativas no se vean
confirmadas (confirmación negativa), mientras que si las expectativas son bajas es fácil
que sí lo sean. Desde la inclusión de las expectativas en el constructo de confirmación
propuesto por Bhattacherjee (2001b) la presencia de ésta en los modelos de adopción y
continuidad de uso ha ido disminuyendo de forma drástica. Aunque el concepto de
expectativas sigue vigente, pues su comparación con el desempeño percibido es lo que
da lugar al factor de confirmación, éstas no suelen incluirse de forma explícita como
constructo independiente.
Otro de los factores en ocasiones asociado a la confirmación de expectativas es la
percepción de diversión del individuo o playfulness introducido por Lin et al. (2005) en
el modelo de Bhattacherjee (2001b) para relacionarlo con la teoría de la motivación
intrínseca. Así, la confirmación aparece como determinante del playfulness y ambos,
junto con la utilidad percibida, generan la satisfacción. Esta asociación entre constructos
se sustenta en la teoría de la disonancia cognitiva de Festinger (1957) en la que la
utilidad percibida se identifica con el playfulness, por lo que el efecto que ejerce la
confirmación sobre la utilidad debe ser similar al que ejerce sobre el playfulness.
El disfrute o entretenimiento percibido es otro elemento en ocasiones conectado a la
confirmación. La justificación es similar a la del playfulness, pues se considera que tanto
la utilidad percibida como el entretenimiento percibido son creencias cognitivas
salientes que se verán confirmadas positiva o negativamente una vez se comience a usar
el sistema. Es por ello que de nuevo la confirmación ejerce una influencia positiva sobre
el entretenimiento percibido (Thong et al., 2006). Uno de los primeros en complementar
y probar de forma empírica el modelo utilitario de continuidad de Bhattacherjee
(2001b) con un enfoque hedonista fue Van der Heijden (2004).
Debido a la presencia del factor de confirmación tanto en ECT como en ECM y la
repercusión de ambas en el ámbito de la recompra, la confirmación está presente en
gran cantidad de modelos adaptados a diversos contextos. Es por ello que los factores
con los que aparece relacionado son prácticamente ilimitados. Anteriormente se han
mencionado los más importantes pero cabe destacar también algunos otros: un ejemplo
de es la facilidad de uso percibida que, por aparecer ligada de forma frecuente a la
utilidad percibida, se asocia ocasionalmente a la confirmación. Chen (2012) prueba el
efecto que tiene la confirmación no solo sobre la utilidad percibida sino sobre la
facilidad de uso percibido puesto que ambas son creencias cognitivas que aparecen
191
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
relacionadas en los contextos de aceptación de SI pero no así en contextos de
continuidad de uso.
Existe también cierta relación entre la auto–eficacia de Internet, presente en comercio
electrónico, y la confirmación. Compeau y Higgins (1995) probaron la correlación que
hay entre la auto–eficacia con el ordenador y la evaluación del desempeño y en base a
ello se encontró que la auto–eficacia de Internet tiene una influencia significativa sobre
la confirmación en el contexto de comercio electrónico (Hernández et al., 2010). Chen
(2012) también verificó empíricamente el efecto de la auto–eficacia sobre la
confirmación.
La intención es el constructo más utilizado para predecir la conducta y es por ello
frecuente encontrarlo también relacionado con la confirmación de expectativas aunque
siempre de forma indirecta. La ECT de Oliver, origen de la confirmación, no considera la
relación directa entre ambos constructos sino únicamente a través de la satisfacción
como variable mediadora, y lo mismo ocurre en el modelo de continuidad de uso de
Bhattacherjee (2001b) así como con las teorías y modelos inspirados en el mismo en los
que la confirmación influye positivamente sobre la satisfacción y es ésta la que
determina la intención de recompra (Roca et al., 2006; Hong et al., 2006; Thong et al.,
2006; Bhattacherjee et al., 2008; Chen, 2012).
Por su parte, Hsu et al. (2006) predicen la continuidad de uso en la intención usando
variables como la influencia previa y posterior al uso, la actitud, el control del
comportamiento percibido, la confirmación de expectativas y la satisfacción,
encontrando así que la confirmación de expectativas influye de forma positiva sobre la
intención de recompra indirectamente a través de la satisfacción, las influencias
externas e interpersonales y el control del comportamiento percibido. Recientemente,
Venkatesh y Goyal (2010) defendieron el efecto que ejerce la confirmación sobre la
intención de uso. Así, proponen que la confirmación positiva influirá positivamente
sobre la intención de continuidad de uso de un sistema. Además, conforme aumenta el
grado de confirmación, el efecto sobre la intención de recompra es más intenso
siguiendo una función curvilínea.
4.2.3. Hábito
El hábito es uno de los factores contingentes considerado por Triandis (1980), quien
tiene en cuenta la variabilidad de las personalidades de los individuos introduciendo en
192
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
los modelos un carácter más aleatorio que produce modificaciones sobre la conducta. Al
describir las condiciones facilitadoras y su alteración del comportamiento de los
consumidores, Triandis (1980) justifica la necesidad de incorporar factores
moderadores como el hábito que hagan más precisos los modelos de comportamiento.
Desde entonces el hábito ha sido empleado como moderador de distintas variables como
la satisfacción o la intención.
Uno de los hitos en el estudio del hábito viene marcado por el artículo de Ouellete y
Wood (1998) en el que se investigan los procesos por los que la conducta pasada puede
servir para predecir la conducta futura. Realizan así un estudio bastante completo del
hábito, su definición y formación, los tipos de conducta que dan lugar a la generación del
hábito, y la capacidad predictora del mismo a través de otros factores como la intención,
la actitud, la norma subjetiva y el control del comportamiento percibido.
El hábito ha ido introduciéndose en todo tipo de modelos actitudinales, de adopción de
tecnologías o de continuidad de uso para actuar como moderador en la predicción del
comportamiento de los consumidores. Sin embargo, muy pocos de ellos han tenido una
repercusión notable en la literatura del marketing. DeLone y McLean (1992)
mencionaron la importancia del hábito implícitamente al describir los factores de éxito
del uso de los SI. Thompson et al. (1991) excluyeron de forma explícita el hábito al
estudiar la utilización de los ordenadores pero reconocieron posteriormente su error,
pues consideraron que habría añadido poder explicativo a su modelo, recomendando
futuras investigaciones sobre el papel del hábito en la conducta de uso.
Limayem et al. (1999) realizaron una operacionalización del hábito usando seis
variables para determinar si la conducta de los individuos se había convertido en
automática o habitual. Encontraron que el hábito ejercía un efecto significativo en las
intenciones de los consumidores y que por tanto no debía ser omitido de los modelos.
Ésta ha sido la tendencia general en el estudio del hábito, si bien con el tiempo no solo la
intención ha sido relacionada con el mismo sino que se ha ido evolucionando hacia el
análisis del efecto del hábito sobre otros factores como la satisfacción o la actitud.
Limayem et al. (2007) investigaron de forma pormenorizada el concepto del hábito, sus
definiciones, evolución y sus implicaciones en la conducta de los consumidores
especialmente en contextos de continuidad, convirtiéndose en un estudio de referencia
del papel que desempeña el hábito en la moderación de distintos factores del ámbito de
la recompra.
193
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
4.2.3.1.
Definición del hábito
La tabla 10 recoge algunas de las definiciones más destacadas del constructo del hábito
y muestra su evolución a lo largo del tiempo.
Autor
Triandis (1980)
Ouellete y
Wood (1998)
Carvajal (2002)
Gefen (2003)
Kim y Malhotra
(2005)
Kim et al.
(2005)
Liao et al.
(2006)
Limayem et al.
(2007)
Definición
Los hábitos son secuencias situacionales del
comportamiento que son o se han convertido en automáticas.
Los hábitos son tendencias hacia la repetición de
respuestas dado un entorno estable.
El hábito es un comportamiento que puede llevarse a cabo
de forma rápida, precisa y sin esfuerzo.
El hábito en el contexto de uso de las TI refleja la
preferencia previa de uso de un sistema por parte del
individuo.
El hábito es un patrón repetitivo de comportamiento que
ocurre de forma automática e inconsciente.
Los hábitos son formas automáticas de conducta dirigida
hacia la consecución de objetivos.
El hábito es la tendencia automática del comportamiento
mostrada de forma histórica por el individuo.
El hábito representa el grado en que las personas tienden a
actuar de manera automática debido al aprendizaje.
TABLA 10. DEFINICIONES DE HÁBITO RECOGIDAS POR KIM ET AL. (2005)
Las definiciones de la tabla 10 recogidas por Kim et al. (2005), ponen de manifiesto la
existencia de una cierta automaticidad en el hábito. Según esta perspectiva los hábitos
son formas de conducta dirigidas a la consecución de objetivos y representan por tanto
la conexión entre el objetivo y las acciones necesarias para conseguirlo. Así, la fuerza del
hábito, medida frecuente del mismo en los modelos de comportamiento, refleja la
fortaleza del enlace entre los objetivos y las acciones.
Liao et al. (2006) recoge gran parte de las definiciones del hábito al explicar sus
características. De este modo, los hábitos vienen representados por un total de cinco
propiedades: (1) los hábitos requieren aprendizaje; (2) son respuestas automáticas a
situaciones o estímulos específicos y están siempre limitados en alcance; (3) los hábitos
emergen de la repetición de respuestas; (4) son automáticos en el sentido de que
pueden llevarse a cabo de forma rápida, en paralelo con otras actividades y prestando la
mínima atención; y (5) reflejan tendencias de comportamiento automáticas
desarrolladas durante la historia pasada del individuo.
Además, es necesario puntualizar que el hábito no es sinónimo de intención o uso
continuado: el hábito representa lo que hace una persona normalmente, es una
194
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
preferencia conductual en el presente, mientras que la intención de uso indica la
intención específica de comportamiento referida a actividades futuras (Gefen, 2003).
Todo ello motiva que el concepto de hábito sea representado como un constructo
multidimensional compuesto por cuatro componentes (Verplanken y Orbell, 2003): la
intencionalidad, la falta de consciencia, la dificultad de control y la eficiencia mental. Los
hábitos son intencionales en el sentido en que son funcionales y orientados por
naturaleza a la consecución de un fin. No obstante, el comportamiento de hábito ocurre
de manera inconsciente, por lo que el individuo no percibe la situación que le conduce a
comportarse de una cierta manera. Por otro lado, el hábito es difícil de controlar puesto
que puede ser muy difícil para el individuo resistir el impulso de llevar a cabo una tarea
de un modo particular, especialmente si ésta forma parte de una rutina de tareas más
amplia e intensamente automatizada. Finalmente, la eficiencia mental se refiere a la
capacidad del hábito de liberar al individuo, lo que le permite dedicar su atención a
realizar otras tareas al mismo tiempo.
Una vez definido el hábito como respuesta de la conducta automática han surgido dos
enfoques distintos en la conceptualización precisa del mismo. El primero de ellos se
fundamenta en las ciencias del comportamiento y considera el hábito desde una
perspectiva estímulo–respuesta, ignorando la importancia del estado psicológico y los
procesos mentales presentes en la formación del mismo. El segundo enfoque adopta una
perspectiva cognitiva–emocional, centrándose en la importancia de los objetivos para el
desarrollo del hábito. Desde este punto de vista los hábitos se presentan como
asociaciones mentales entre los objetivos y el comportamiento resultante, mediando la
relación entre el entorno y la respuesta (Verplanken y Orbell, 2003). La principal
diferencia entre ambos enfoques es que el primero considera que con el paso del tiempo
la conexión con un objetivo concreto se va perdiendo, con lo que el individuo continuará
repitiendo la conducta habitual a pesar de que haya perdido su significado inicial (Wood
et al., 2005).
El segundo enfoque el más utilizado en la práctica, ya que en general se reconoce que las
características situacionales son capaces de activar automáticamente la necesidad de
cumplir con unos objetivos aunque la persona no sea consciente de ello, siendo está
activación de los objetivos la que conduce a la práctica del comportamiento del hábito.
Por último, cabe destacar la diferencia entre hábito y comportamiento de hábito. A pesar
de que en ocasiones se emplean de forma intercambiable, Limayem et al. (2007) hacen
distinción entre ambos al considerar que el hábito es una forma de pensar o una
195
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
tendencia conductual que conduce a la práctica del comportamiento del hábito (Ouellete
y Wood, 1998). En cualquier caso, es esencial reconocer la naturaleza psicológica del
hábito y el hecho de que los hábitos no pueden ser medidos a través de la simple
observación del comportamiento del individuo.
4.2.3.2.
Formación del hábito
Según Limayem et al. (2007) los hábitos se forman cuando las conductas que en un
principio se llevan a cabo de manera consciente e intencionada son “sobre–aprendidas”
como consecuencia de ser repetidas frecuentemente a lo largo del tiempo en un
contexto estable y mediante una experiencia satisfactoria. El gráfico 67 representa los
distintos antecedentes que desde esta perspectiva juegan un papel fundamental en el
desarrollo del hábito de los consumidores.
Repetición
Satisfacción
Contexto Estable
Hábito
GRÁFICO 67. FORMACIÓN DEL HÁBITO (LIMAYEM ET AL., 2007)
La repetición es un precursor del hábito frecuentemente reconocido, pues a través de la
repetición los individuos aprenden a asociar ciertas situaciones con su respuesta
conductual correspondiente. Además, las conductas que se repiten con mayor
frecuencia, como las tareas diarias, conducen a hábitos más fuertes que las que se
practican con menor frecuencia (Limayem et al., 2007; Ouellete y Wood, 1998).
Limayem et al. (2007) defienden que los individuos que usan una amplia variedad de
sistemas de información tienden a desarrollar hábitos más fuertes con respecto al uso
196
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
de los mismos que las personas que los usan de forma más limitada. Un ejemplo de ello
es Internet, ya que puede ser utilizado para objetivos muy diferentes, desde búsqueda
de información o comunicación hasta compra de productos.
La estabilidad del contexto comprende todo tipo de factores que pueden afectar al
entorno del consumidor en la adquisición de un cierto hábito de compra (Wood et al.,
2005): tiempo, elementos físicos, entorno social, definición de la tarea y humor.
El tiempo, o contexto temporal, se refiere al momento del día en que tiene lugar la
conducta que forma el hábito. En ocasiones este tiempo puede ser relativo, por
depender de otros factores o eventos pero en general se considera uno de los factores
más importantes en el desarrollo del hábito.
El lugar y los elementos físicos que rodean al individuo cuando lleva a cabo la conducta
de hábito es otra de las variables más significativas. Además del lugar físico también
comprende otros elementos como la iluminación, los sonidos, el clima o los estímulos
visuales asociados con el entorno inmediato.
El entorno social se refiere a las personas que rodean al individuo cuando lleva a cabo la
acción considerada, puesto que se considera que un comportamiento tiende a ser
repetido de forma habitual cuando el individuo está acompañado de una serie de
personas concretas.
Por su parte, la definición de la tarea refleja el intento o requerimiento del individuo
para realizar una actividad o entender una cierta tarea. Este factor está ligado a la
dimensión de intencionalidad mencionada en la formación del hábito.
Finalmente, el humor, se refiere al estado mental e interno del individuo previo a la
realización de la acción que conforma el hábito. Así, Wood et al. (2005) destacan que
estados de humor concretos como la excitación o la hostilidad afectan de manera
significativa a la formación del hábito, aunque es difícil capturarlos en los estudios por la
dificultad de ser reportados por los individuos bajo estudio.
A pesar de que investigadores como Ouellete y Wood (1998), Wood et al. (2005), Kim et
al. (2005) o Limayem et al. (2007) mencionan y describen algunos de los antecedentes
más importantes en la generación del hábito no existen modelos completos que analicen
el efecto concreto de cada antecedente y cómo estos se relacionan entre sí.
197
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
4.2.3.3.
Relación del hábito con otros constructos de recompra
Como se ha visto, el hábito es una variable principalmente moderadora que limita o
enfatiza el efecto de algunos factores salientes que en último término acaban
determinando la conducta del consumidor. Es por ello que son pocos los constructos
típicos del ámbito de recompra los que han sido asociados de forma directa con el
hábito. El gráfico 68 representa los más importantes que serán descritos a continuación,
incidiendo en la forma en que se relacionan y el efecto que ello tiene sobre el
comportamiento de recompra final del individuo.
Intención
Confianza
Hábito
Satisfacción
Utilidad Percibida
GRÁFICO 68. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS
CON EL HÁBITO
La intención es el constructo al que aparece conectado con más frecuencia el hábito. El
efecto del hábito sobre la intención conductual ha sido comparado con la teoría de la
acción razonada (Fishbein y Ajzen, 1975) comprobándose que el hábito influye en la
intención del comportamiento mucho más que la actitud o las normas sociales (Leone et
al., 1999). Además, el hábito favorece la continuidad de la conducta existente (Ouellete y
Wood, 1998). En concreto, el efecto del hábito sobre la intención de continuidad de uso
fue probado de forma empírica por Liao et al. (2006). Previamente, Gefen (2003) había
justificado que cuando el hábito es fuerte los individuos confían más en él que en la
información externa o la elección de estrategias. Así, una vez el uso de una determinada
198
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
página web se ha vuelto rutinario, el hábito se convierte en una fuerza adicional que
aumenta la intención de la conducta de continuar usando esa página web.
Triandis (1980) ya había defendido el papel del hábito en la determinación de la
intención. En su modelo de relaciones entre actitud y comportamiento las intenciones se
consideran predictores de la conducta. Rauyruen et al. (2009) probaron, en el contexto
de servicios B2B, la influencia positiva que ejerce el hábito sobre la intención de
recompra.
Kim et al. (2005) y Limayem et al. (2007) propusieron también un modelo de hábito e
intención de continuidad en el que ambos aparecen relacionados. El modelo fue
posteriormente extendido por Limayem y Cheung (2008) adaptándolo al contexto de la
enseñanza y el aprendizaje y manteniendo el papel que desempeña el hábito en la
determinación de la intención de recompra.
A pesar de la importancia de estudios que prueban el efecto del hábito sobre la intención
de forma directa o como moderador de la relación entre intención y comportamiento
real, existen diversos investigadores que defienden el efecto positivo que ejerce el
hábito sobre la conducta de continuidad de uso de la tecnología y no sobre la intención
(Kim, 2009; Ortiz de Guinea y Markus, 2009).
En general el hábito suele considerarse ligado a la intención de uso o recompra pero
existen también algunos estudios que relacionan el hábito de los consumidores con su
satisfacción. Así, Limayem et al. (2007) realizan un análisis completo de las
implicaciones del constructo del hábito en la teoría de continuidad, encontrando un
fuerte apoyo para la relación entre satisfacción y hábito. En concreto proponen que la
satisfacción de los consumidores actúa como antecedente directo del hábito y por tanto
desempeña un papel fundamental en la formación del mismo. Esta relación se justifica
en que si una respuesta resultado de una cierta interacción se considera satisfactoria,
tenderá a ser reproducida bajo circunstancias equivalentes desde el hábito más que
desde el pensamiento. Aarts et al. (1997) también defienden la relación entre
satisfacción y hábito, pues afirman que las experiencias satisfactorias son un
condicionante clave para el desarrollo del hábito ya que aumentan la tendencia del
individuo hacia la repetición de sus acciones una y otra vez.
La utilidad percibida aparece también en ocasiones asociada al hábito, aunque no es una
relación muy frecuente en los modelos de comportamiento del consumidor. Uno de los
199
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
primeros en proponerlo fueron Karahanna et al. (1999), quienes probaron que la
fortaleza del hábito está directamente relacionada con la utilidad percibida de la
tecnología, ejerciendo una influencia directa y positiva sobre la misma. También Gefen
(2003) demostró que el uso rutinario de un sistema aumentaba la percepción de
utilidad por parte de los usuarios. Por su parte, Limayem et al. (2007) desecha la
posibilidad de que ambas variables estén relacionas, conectándolas únicamente a través
de la satisfacción. Jebakumar y Govindaraju (2009) encontraron que el hábito es un
antecedente de la utilidad percibida, apoyando así lo expuesto por autores anteriores.
La confianza se encuentra, con respecto al hábito, en una situación muy parecida. Ambos
son constructos típicos de recompra; sin embargo, su relación con el hábito no ha sido
demasiado estudiada. Inspirado en los trabajos de Aarts et al. (1998), Ouellete y Wood
(1998) y Gefen (2003), Liao et al. (2006) confirman el efecto positivo del hábito sobre la
confianza de los consumidores en la empresa, ya que a través del uso habitual de una
página web –aplicado a comercio electrónico– y el conocimiento adquirido al hacerlo,
los usuarios se sienten más cercanos al vendedor aumentando así su confianza en él. En
un punto intermedio se sitúa el trabajo de Van der Heijden et al. (2003), que concibe el
efecto directo del hábito en la intención de recompra. Desde esta perspectiva, conforme
los consumidores van adquiriendo experiencia con la compra, y por tanto el hábito va
aumentando, la influencia de la confianza sobre la intención de recompra va
disminuyendo, ya que el proceso se va convirtiendo en automático reduciendo la
necesidad de involucrar al usuario en procesos cognitivos como la evaluación de la
confianza.
Además de las relaciones con los constructos ya mencionados, el hábito ha sido ligado a
otras variables. La mayor parte de estas variables se asocian con el hábito como
antecedente, pues su determinación es ciertamente compleja. Es el caso de la
familiaridad, la frecuencia de uso o la experiencia, ya que son factores que ayudan a
determinar si un comportamiento se ha convertido en automático y por tanto se ha
desarrollado el hábito. Así, Venkatesh et al. (2003) y Kim et al. (2005) defienden el papel
de la experiencia del usuario con el sistema en la determinación de la fortaleza del
hábito.
Los costes asociados al cambio (gastos en los que incurre el individuo al tener que
cambiar de producto o servicio respecto al que viene adquiriendo) se han relacionado
también con el hábito. Concretamente, Hong et al. (2008) demostraron que existe una
correlación positiva entre la fuerza del hábito y el coste de cambiar a otro proveedor
200
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
online. Cuando, en comercio electrónico la acción de compra se vuelve un
comportamiento habitual, los compradores puede que desarrollen emociones fuertes
hacia la tienda online y perciban de este modo altos costes de cambio a otra tienda. Por
último, cabe destacar el papel en ocasiones mencionado del disfrute percibido en la
determinación del hábito. Custers y Aarts (2005) demostraron que los procesos
afectivos, como puede ser el disfrute percibido, juegan un papel muy importante en la
motivación de las acciones de los individuos llegando a ejecutarse de manera
inconsciente, dando así lugar al hábito.
4.2.4. Conclusiones
En este segundo bloque se han estudiado las características de tres constructos
importantes en el análisis del comportamiento de recompra de los consumidores en
comercio electrónico B2C: confirmación, hábito y utilidad percibida. El gráfico 69
muestra las relaciones entre los tres constructos, y en la tabla 11 se indican los estudios
que soportan esas mismas relaciones. Para concluir se resumen las relaciones más
frecuentes encontradas entre estas tres variables y otros factores de recompra.
R1
Utilidad Percibida
Confirmación
R6
Satisfacción
R5
R2
R3
Hábito
Intención
GRÁFICO 69. RELACIONES ENCONTRADAS ENTRE LOS UTILIDAD, HÁBITO, CONFIRMACIÓN,
SATISFACCIÓN E INTENCIÓN
201
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Relación
Autores que la soportan
Bhattacherjee (2001b); Lin et al. (2005); Hong et al. (2006);
Roca et al. (2006); Bhattacherjee et al. (2008); Chen (2012)
Karahanna et al. (1999); Gefen (2003); Liao et al. (2006);
Jebakumar y Govindaraju (2009)
R1:confirmación → utilidad
R2: hábito
→ utilidad
R3: utilidad
→ intención
Mathieson, (1991); Venkatesh y Davis, (2000); Gefen y
Straub, (2000); Chiu et al., (2009); Chen, (2012)
R4: hábito
→ intención
Gefen, (2003); Ouellete y Wood, (1998); Liao et al., 2006;
Triandis (1980); Kim et al., (2005); Limayem et al., (2007)
R5: intención
→ utilidad
Triandis (1977); Davis (1989); Davis et al. (1989)
R6:confirmación → satisfacción
Oliver, (1977, 1980, 1981, 1993); Swan y Trawick, (1981);
Bearden y Teel, (1983); Tse y Wilton, (1988); Oliver y
Swan, (1989); Bolton y Drew, (1991); Westbrook y Oliver,
(1991); Anderson y Sullivan, (1993); Spreng et al., (1996)
TABLA 11. AUTORES QUE SOPORTAN ENTRE UTILIDAD, HÁBITO, CONFIRMACIÓN,
SATISFACCIÓN E INTENCIÓN
Como se ha ido mencionado el estudio de la confirmación y la utilidad percibida en
ámbitos de recompra es extenso, pues se origina en un modelo con tanta repercusión
como es el modelo de continuidad de uso de los SI de Bhattacherjee (2001b), inspirado
en la ECT de Oliver (1980). Han sido así numerosos los estudios que verificado o
directamente dada por válida la influencia de la confirmación sobre la utilidad percibida
(Lin et al., 2005; Hong et al., 2006; Roca et al., 2006; Bhattacherjee et al., 2008; Chen,
2012). Por su parte, el hábito no ha sido en general asociado a ninguna de estas
variables. De este modo, aunque existen estudios que demuestran el efecto positivo que
ejerce el hábito sobre la utilidad percibida (Karahanna et al., 1999; Gefen, 2003; Liao et
al., 2006; Jebakumar y Govindaraju, 2009), otros trabajos como los de Limayem et al.
(2007) o Limayem y Cheung (2008) no consideran ninguna relación entre ambos al
incluirlos en el mismo modelo.
Mientras que en el caso del hábito la satisfacción aparece como antecedente del mismo
(Aarts et al., 1997; Limayem et al., 2007), en el caso de la utilidad percibida es ésta la que
parece influir positivamente sobre la satisfacción de los consumidores (Seddon, 1997;
Bhattacherjee, 2001; Devaraj et al., 2002; Roca et al., 2006; Hong et al., 2006; Chen,
2012). Lo mismo ocurre con la confirmación, cuyo efecto sobre la satisfacción ha sido
apoyado en muchas investigaciones (Oliver, 1977, 1980, 1981, 1993; Swan y Trawick,
1981; Bearden y Teel, 1983; Tse y Wilton, 1988; Oliver y Swan, 1989; Bolton y Drew,
1991; Westbrook y Oliver, 1991; Anderson y Sullivan, 1993; Spreng et al., 1996;
Bhattacherjee, 2001; Hsu et al., 2004; Lin et al., 2005; Hong et al., 2006; Roca et al., 2006;
Thong et al., 2006; Chen, 2012).
202
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
La satisfacción es el único constructo destacado que aparece relacionado con los tres
factores descritos. Sin embargo, la relación con la intención, aunque ausente en el caso
de la confirmación, cabe también ser mencionada. Así, el estudio del efecto directo y
positivo de la utilidad percibida sobre la intención de compra y recompra es bastante
frecuente por estar fundamentado en TAM (Triandis, 1977; Davis, 1989; Davis et al.,
1989; Mathieson, 1991; Venkatesh y Davis, 2000; Gefen y Straub, 2000; Mathieson et al.,
2001; Bhattacherjee, 2001; Chau y Hu, 2002; Gefen et al., 2003; Pavlou, 2003; Venkatesh
et al., 2003; Chen et al., 2004; Vijayasarathy, 2004; Venkatesh y Bala, 2008;
Bhattacherjee et al., 2008; Wangpipatwong et al., 2008; Chiu et al., 2009; Chen, 2012), y
también lo es el estudio del papel moderador del hábito sobre la intención de recompra
(Triandis, 1980; Ouellete y Wood, 1998; Gefen, 2003; Kim et al., 2005; Liao et al., 2006;
Limayem et al., 2007; Limayem y Cheung, 2008; Rauyruen et al., 2009). En el caso del
hábito hay autores que defienden el efecto directo del mismo sobre el uso real (Kim,
2009; Ortiz de Guinea y Markus, 2009).
Además de relacionarse entre ellas y de forma directa con los factores salientes ya
mencionados (satisfacción e intención), se han descrito las relaciones particulares de la
utilidad, la confirmación y el hábito con otros constructos de recompra como la actitud o
la norma subjetiva para la utilidad, el disfrute percibido o las expectativas para la
confirmación, y la confianza en el caso del hábito.
4.3.
Justicia, emociones y confianza
4.3.1. Justicia
La justicia es un constructo habitualmente presente en contextos de fallo del servicio,
por lo que puede encontrarse en modelos que estudian el comportamiento de uso de
tecnologías por parte de los consumidores una vez se ha producido una queja debido a
un fallo del sistema. Puesto que estas situaciones no son aisladas es importante conocer
cómo se genera la percepción de justicia en los consumidores para que así las
organizaciones puedan diseñar la estrategia más adecuada que permita dar la mejor
respuesta a los clientes afectados por el fallo en el servicio.
El estudio de la justicia tiene sus primeros antecedentes en la Teoría de la Equidad
(Stouffer et al., 1949), aunque el trabajo de Adams (1965) se considera como el inicio de
la Teoría de la Justicia, pues trata de explicar las reacciones de los consumidores en
situaciones de fallo de servicio. Desde entonces, y siempre enmarcada en el contexto de
203
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
queja, han sido varios los autores que han profundizado en las implicaciones de la
justicia sobre la respuesta de los consumidores cuando tiene lugar un fallo en el servicio.
En concreto se ha prestado especial atención a las dimensiones de la justicia y su
influencia independiente sobre otros constructos propios de la recompra en situaciones
de queja como la satisfacción con la recuperación del servicio (Oliver y Swan, 1989;
Smith et al., 1999; Maxham III y Netemeyer, 2002, 2003; Schoefer y Ennew, 2005).
Hegtvedt (2006) indica que a partir de ciertos factores situacionales y motivacionales
que generan la evaluación de la justicia se determina la respuesta conductual del
individuo.
Así, el estudio de la justicia ha ido evolucionando desde la mera conceptualización del
constructo en contextos de recuperación del servicio, analizando sus dimensiones y sus
efectos sobre otros constructos, hasta incluir en modelos más amplios explicativos del
comportamiento factores emocionales y afectivos además de los cognitivos (Schoefer y
Ennew, 2005).
4.3.1.1.
Definición de justicia
Davidow (2003) define la justicia percibida como “una secuencia de eventos en la que
un procedimiento genera un proceso de interacción y toma de decisiones a lo largo del
cual un resultado se asocia a alguien”. En el caso de la justicia la conceptualización de la
misma parte del análisis de sus dimensiones. Un gran número de investigadores han
apoyado la multidimensionalidad de la justicia percibida (Oliver y Swan, 1989; Tax et al.,
1998; Maxham III y Netemeyer, 2002, 2003; Davidow, 2003; Hegtvedt, 2006)
conformada por tres tipos de justicia: justicia distributiva (JD), justicia procedimental
(JP) y justicia interaccional (JI). Algunos autores (Colquitt, 2001) añaden una cuarta
dimensión, la justicia informacional. Las definiciones de estos constructos se trataton en
el capítulo anterior.
En ocasiones puede encontrarse una visión más simple del constructo sin integrar las
tres dimensiones o considerando solo las dos más clásicas: la distributiva –cuyo origen
se sitúa en la Teoría de la Equidad de Adams (1965)– y la interaccional, pues la
procedimental puede no ser aplicable en algunos casos o no ser tan determinante. En el
ámbito del comercio electrónico la justicia interaccional puede no parecer muy
importante, pues no existe interacción física en el momento de la compra; sin embargo,
sí lo es para conseguir una recuperación del servicio de forma eficiente, ya que el
204
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
consumidor deberá tener la sensación de recibir un buen trato, bien por e–mail o por
teléfono, para percibir un servicio justo.
De las tres dimensiones de la justicia más frecuentemente usadas –distributiva,
interaccional y procedimental-, Chebat y Slusarczyk (2005) indicaron que la justicia
interaccional es la que juega un papel más predominante porque impacta en las
emociones positivas y negativas y además influye en el comportamiento de lealtad de
los consumidores. Por otro lado, para poder evaluar las diferentes dimensiones de la
justicia es necesario definir qué factores concretos determinan la fortaleza de cada tipo
de justicia. La tabla 12 representa de forma resumida los elementos clave habitualmente
empleados para analizar las distintas dimensiones de la justicia percibida.
Dimensión
Justicia
distributiva
Justicia
procedimental
Justicia
interactiva
Elementos
Recursos materiales: devoluciones, descuentos, ofertas,
reemplazos, disculpas, etc. (Tax et al., 1998)
Facetas de oportunidad y control del proceso: tiempo,
velocidad de resolución, etc… (Maxham III y Netemeyer,
2002).
Compuesta por cinco elementos (Tax et al., 1998):
Control del proceso, control de la decisión, accesibilidad,
velocidad y flexibilidad.
Componentes interpersonales: percepción de empatía,
respecto, educación, cortesía, esfuerzo puesto en la solución
del fallo (Smith et al., 1999).
TABLA 12. ELEMENTOS DE LOS DIFERENTES TIPOS DE JUSTICIA
La distinción y comprensión de las tres dimensiones de la justicia es fundamental para
comprender las implicaciones que ésta tiene sobre la conducta general del consumidor,
pues normalmente se analiza cómo cada una de ellas afecta a los factores salientes de
recompra como la satisfacción, la intención o la actitud, u otras variables esenciales en
marketing como la lealtad o la confianza.
4.3.1.2.
Formación de la justicia
Para estudiar el proceso mediante el cual se forma la percepción de justicia, la gran
mayoría de los investigadores separan el constructo en sus tres dimensiones: justicia
distributiva, procedimental e interaccional. Así, conocidas las descripciones de cada
dimensión de la justicia es posible determinar la justicia percibida por los consumidores
en una situación concreta. Es por ello que en el caso de la justicia la definición de la
misma se confunde con los componentes que la forman. El gráfico 70 muestra el proceso
de formación de la justicia concebida como la suma de sus tres dimensiones.
205
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Justicia Percibida
JD


Inputs: esfuerzo, tiempo, dinero..
Outputs: recompensas, disculpas...
JP


Control del proceso
Control de la decisión
JI


Justicia interpersonal
Justicia informacional
GRÁFICO 70. FORMACIÓN DE LA JUSTICIA PERCIBIDA
La justicia distributiva tiene que ver con lo que es justo o correcto con respecto a la
asignación de bienes en una sociedad teniendo sus orígenes en la teoría de Adams
(1965). La justicia procedimental, cuyo estudio se remonta a la década de los 80, viene
dada por dos antecedentes (Thibaut y Walker, 1975): control sobre la presentación de
pruebas o evidencias (control del proceso), y control sobre la decisión final (control de
la decisión). Desde este enfoque, si existe control tanto en la presentación de evidencias
al consumidor como sobre la decisión tomada en última instancia, la justicia
procedimental percibida será alta. Cuando en los 90 empezó a estudiarse la componente
social de la justicia se añadió la justicia interaccional. La justicia interaccional se forma a
través de sus dos facetas: la justicia interpersonal y la justicia informacional. La justicia
interpersonal refleja el grado en que los individuos son tratados con educación, dignidad
y respeto, mientras que la justicia informacional, en ocasiones considerada como la
cuarta dimensión de la justicia (Colquitt, 2001), indica la medida en que los
consumidores han recibido información sobre el resultado del fallo y los procedimientos
a seguir.
4.3.1.3.
Relación de la justicia con otros factores de recompra
A pesar de que la justicia percibida suele utilizarse en el ámbito de la queja un buen
número de investigaciones analizan la influencia que este constructo ejerce sobre otros
factores como la satisfacción o la confianza. El gráfico 71 representa los constructos de
recompra con los que se relaciona la justicia percibida de forma frecuente.
206
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Satisfacción
Lealtad
Emociones
Justicia
Intención
Confianza
Actitud
GRÁFICO 71. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS
CON LA JUSTICIA PERCIBIDA
Las organizaciones que proveen resoluciones justas en términos de políticas de empresa
y resultados en su gestión de las quejas –es decir, que proporcionan una mayor justicia
distributiva– tienen más posibilidades de conseguir clientes satisfechos (Davidow,
2003). El efecto de la justicia distributiva sobre la satisfacción de los consumidores tras
la recuperación del servicio, corrobora que las compensaciones proporcionadas a los
clientes que emiten quejas incrementa la satisfacción de los mismos con la recuperación
del servicio (SSR) –Oliver y Swan, 1989; Smith et al., 1999; Maxham III y Netemeyer,
2002, 2003–. Los procesos que lleva a cabo la empresa para tratar de solucionar el fallo
en el servicio (justicia procedimental) influyen también positivamente sobre el nivel de
SSR (Maxham III y Netemeyer, 2003; Schoefer y Ennew, 2005) e incluso sobre la
satisfacción global de la empresa (Maxham III y Netemeyer, 2002, 2003). Además,
Maxham III y Netemeyer (2003) destacan que la justicia de procedimiento es la
dimensión de la justicia percibida que ejerce un efecto más significativo en la
satisfacción con la recuperación del servicio de los consumidores.
A su vez, la manera en que los gerentes y empleados de la empresa se comunican con el
consumidor y se esfuerzan en resolver el conflicto (justicia interaccional) influye
positivamente en la SSR del consumidor (Goodwin y Ross, 1992). Estos autores (1992)
aplicaron la Teoría de la Equidad para explicar cómo la recuperación del servicio influye
en la satisfacción del consumidor. Encontraron que tanto la justicia interaccional como
la procedimental determinan la SSR de los consumidores, pero no así la justicia
207
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
distributiva. El efecto de la justicia interaccional sobre la formación de la satisfacción en
el manejo de situaciones de fallo ha sido defendido en varias ocasiones (Gummesson,
1991; Maxham III y Netemeyer, 2002; Schoefer y Ennew, 2005; Patterson et al., 2006).
Schoefer y Ennew (2005) defendieron que la justicia interaccional desempeña un papel
fundamental en la determinación de la SSR por el efecto adicional que ejerce sobre otros
factores como las emociones y la lealtad. Así pues, dado un fallo en el servicio, si los
consumidores son atendidos por empleados que muestran empatía por el conflicto y
esfuerzo por resolverlo, se generarán mayores niveles de satisfacción.
En cuanto al carácter predictivo de la satisfacción de las tres dimensiones de justicia,
Río–Lanza et al. (2009) defienden que la justicia procedimental ejerce una mayor
influencia sobre la SSR que la distributiva pero menor que la interaccional. Otros autores
afirman que la influencia de la justicia procedimental es menos significativa (Patterson
et al., 2006), pues consideran que el consumidor no tiene control sobre el proceso pero
sí sobre la información acerca del resultado. Además, si se considera que la organización
se rige por aspectos estables y controlables del servicio, los consumidores percibirán
que es improbable que el servicio mejore, viéndose su satisfacción afectada en mucha
menor medida.
Las emociones desempeñan un papel importante en relación con la justicia percibida y
por tanto también en los contextos de recuperación del servicio (Barrett, 1999; Weiss et
al., 1999; McColl–Kennedy y Sparks, 2003; Schoefer y Ennew, 2005; Vázquez et al.,
2009). Con la aparición de la Teoría de Control de los Afectos (Heise, 1977, 1979, 1985;
MacKinnon, 1994) las emociones comienzan a relacionarse con la justicia percibida en
caso de fallo del servicio. En la teoría clásica del control de los afectos, la justicia
percibida se relaciona con las emociones de forma que los individuos tratados
justamente experimentarán emociones positivas, mientras que los que han sido
infra–recompensados
se
sentirán
probablemente
enfadados,
y
los
sobre–recompensados se sentirán culpables (Homans, 1961).
Uno de los trabajos más importantes en este respecto es el de Schoefer y Ennew (2005),
pues revela que la justicia percibida, a través de las tres dimensiones que la conforman,
es un predictor de las emociones positivas y negativas. Chebat y Slusarczyk (2005)
también defendieron el efecto positivo de la justicia sobre las emociones. Concretamente
demostraron que tanto la justicia distributiva como la justicia interaccional influyen en
las emociones positivas y negativas, aunque omitieron la justicia procedimental en su
modelo. En ambos casos Chebat y Susarczyk (2005) y Schoefer y Ennew (2005)
208
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
consideraron las emociones como variable mediadora entre la justicia percibida y la
satisfacción del cliente con la recuperación del servicio. Anteriormente, Weiss et al.
(1999) habían encontrado evidencias que les permitían sugerir que la percepción de
justicia distributiva y procedimental ejerce un gran impacto en las emociones de los
consumidores, de forma que mayores niveles de justicia percibida conducen a mayores
emociones positivas y menores negativas. Además, estas emociones desempeñan un
papel fundamental en la conducta de los consumidores ya que trasladan las
percepciones de justicia –y especialmente las de injusticia– a posteriores
comportamientos.
Más recientemente, Río–Lanza et al. (2009) estudiaron el efecto de los tres tipos de
justicia sobre las emociones negativas con SR en la industria de teléfonos móviles, y
encontraron que la justicia distributiva e interaccional no influyen en las emociones que
los consumidores experimentan con la recuperación del servicio. El trabajo de
Río–Lanza et al. (2009) contradice las conclusiones de los estudios anteriores, si bien
reconoce el efecto negativo que ejerce la justicia procedimental sobre las emociones
negativas. Puede justificarse por el contexto cultural y el tipo de producto estudiado, la
telefonía móvil, con características muy especiales (Río–Lanza et al., 2009).
Otro de los factores que ocasionalmente se asocia a la justicia percibida en el ámbito de
recuperación del servicio es la confianza (Kim et al., 2009c; Río–Lanza et al., 2009). En el
contexto de servicios por Internet, Turel et al. (2008) demostraron el efecto que ejercen
la justicia informacional, distributiva y procedimental sobre la confianza de los usuarios
en el vendedor. En las relaciones B2B Kumar et al. (1995) aplicaron el concepto de
justicia a la confianza, en comercio entre empresas, encontrando que los vendedores
más vulnerables confiarán más en un proveedor con poder de mercado si éste se
comporta de forma justa. Así, si el intercambio en la relación se percibe justo en su
componente distributiva y procedimental, entonces el vendedor generará una mayor
confianza hacia el proveedor. Algo similar ocurre en las relaciones B2C en comercio
electrónico, pues según Chiu et al. (2010) las tres dimensiones conocidas de la justicia
percibida junto con la justicia informacional determinan la justicia percibida que a su
vez es un fuerte antecedente de la confianza. Esta relación también fue previamente
soportada por el estudio de DeWitt et al. (2008).
La conexión entre justicia percibida y actitud ha sido menos explorada, aunque está
presente en la literatura del marketing gracias a las influencias de la TRA y TPB. Las
actitudes son creencias del individuo basadas en su experiencia y evaluación de las
209
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
situaciones que vive. A este respecto Ambrose et al. (2007) analiza la actitud en dos
etapas. En la primera, la justicia percibida genera la evaluación de la satisfacción del
consumidor para un evento en concreto. En la segunda etapa, la satisfacción conlleva la
creación de la intención conductual evaluando la organización como un todo.
En cuanto a la relación de la justicia percibida y la intención, Chebat y Slusarczyk (2005)
realizan una revisión de las investigaciones más destacadas analizando tres estudios que
representan las discrepancias existentes entre la importancia de los tres tipos de justicia
sobre la conducta de recompra. Tax et al. (1998) probaron que una mala gestión de las
quejas de servicio reduce drásticamente las intenciones de recompra de los individuos.
Blodgett et al. (1997) confirman que la justicia interaccional y distributiva explican de
forma más significativa que la justicia procedimental la variación en la intención de
continuidad de uso. Aunque no se haya alcanzado un consenso total acerca del peso de
cada dimensión de la justicia sobre la intención conductual, sí parece claro que mayores
niveles de justicia percibida por parte de los consumidores en caso de fallo del servicio
tienen como consecuencia una mayor intención de volver a comprar. También Maxham
III y Netemeyer (2003) destacan el efecto de la justicia percibida sobre las intenciones
de los consumidores al comprobar que en comercio electrónico una mayor justicia
interaccional percibida implica una mayor intención de recompra. Así mismo, Ha y Jang
(2009) sugirieron que la justicia percibida, como concepto que engloba la justicia
distributiva, interaccional y procedimental, influye positivamente en las intenciones de
recompra de los consumidores.
En el estudio de la relación entre justicia e intención es sin embargo frecuente encontrar
la satisfacción como constructo mediador entre ambos factores. Han sido varios los
investigadores que han defendido esta asociación entre justicia e intención (Maxham III
y Netemeyer, 2002; Kim et al., 2009c), lo que implica que la percepción de justicia
genera el nivel de satisfacción de los consumidores y es éste el que en último término
influye sobre la intención de continuidad de uso.
El papel que desempeña la lealtad en relación con la justicia percibida en situaciones de
recuperación del servicio ha sido ampliamente analizado por los investigadores en las
últimas décadas. Una de las obras más influyentes a este respecto es la de Chebat y
Slusarczyk (2005) quienes defienden el efecto que ejerce la justicia percibida sobre la
lealtad de los consumidores en situaciones de recuperación de servicio únicamente a
través de las emociones, que actúan como moderadoras. En general es éste el enfoque
más seguido por los investigadores en la literatura de comportamiento del consumidor y
210
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
el motivo por el que el estudio de las emociones se ha convertido en un objetivo
fundamental para poder llevar a cabo estrategias de retención de clientes. A pesar de
ello, los mismos Chebat y Slusarczyk (2005) prueban el efecto directo que ejerce la
justicia interaccional sobre la lealtad, apoyados en los trabajos de Blodgett et al. (1997)
y Smith et al. (1999). Otra perspectiva en el estudio de la relación entre justicia y la
lealtad es la formada por los autores que defienden la influencia de la justicia sobre la
lealtad de forma indirecta a través de la satisfacción y no de las emociones. En este
enfoque se sitúan Tax et al. (1998) o Andreassen (1998) entre otros, afirmando que la
satisfacción con la recuperación del servicio –dada por la justicia percibida– ejerce un
fuerte impacto en la lealtad del consumidor y por tanto también en la capacidad de la
empresa para retenerle.
Finalmente, además de los constructos ya mencionados cabe reseñar otros tantos que de
forma más ocasional suelen asociarse a la justicia percibida. Uno de ellos es el
boca–a–oreja, que en ocasiones se incluye en el propio constructo de intención. A este
respecto, Blodgett et al. (1997) destacan los comentarios boca–a–oreja como
consecuencia de la justicia interaccional y distributiva. Aunque esta relación suele estar
moderada por la satisfacción con la recuperación del servicio, no es raro encontrar
ambos constructos relacionados de forma directa. Maxham III y Netemeyer (2003)
también probaron que la justicia procedimental aumenta la motivación hacia un WOM
positivo. Por su parte, Smith et al. (1999) consideraron el efecto positivo de la
compensación de forma separada sobre la justicia percibida en la recuperación del
servicio, siendo esta una compensación tangible, fácilmente cuantificable y explicativa
de la SSR.
4.3.2. Emociones
El estudio de las emociones se remonta a finales de los 80 con la aparición de la Teoría
de Control de los Afectos (Heise, 1977, 1979, 1985; MacKinnon, 1994) basada en la
premisa de que las personas actúan de tal modo que las impresiones generadas en un
evento confirman sus sentimientos hacia sí mismos a través del conocido como principio
de reacción afectiva. Al relacionar las emociones de forma directa con la conducta de los
consumidores éstas empezaron a adquirir un mayor peso en las investigaciones
relacionadas con la reacción de los individuos en situaciones de fallo del servicio. Así,
surge la Teoría de la Apreciación Cognitiva (Frijda, 1986; Lazarus, 1991; Bagozzi et al.,
1999; Johnson y Stewart, 2005) centrada en determinar las emociones fruto de un
211
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
acontecimiento concreto con el fin de analizar su impacto en la conducta de los
individuos.
La importancia de las emociones para la retención de clientes ha ido creando la
necesidad de que las empresas lleven a cabo acciones para que los empleados tengan
una mayor orientación a interpretar las emociones del usuario del servicio y mejoren así
su atención y trato con los usuarios (Goff et al., 1997). Ello es debido a que las emociones
han sido habitualmente relacionadas con la justicia percibida, la satisfacción del
consumidor y su lealtad hacia la organización.
Las principales líneas de investigación se han centrado en el análisis de las
implicaciones de las emociones sobre la conducta de los consumidores estudiando el
efecto concreto que éstas ejercen sobre otros constructos (Barrett, 1999; Weiss et al.,
1999; McColl–Kennedy y Sparks, 2003; Schoefer y Ennew, 2005; Chebat y Slusarczyck,
2005). En la última década los estudios han continuado la labor profundizando aún más
en los procesos de formación de las mismas, las situaciones concretas que las generan y
las consecuencias que tienen tanto para las empresas como para el propio individuo. A
este respecto destaca el trabajo de Vázquez et al. (2009) ya que analiza un amplio
espectro de emociones (el enfado, la desilusión, el contento, la sorpresa o el entusiasmo)
que se originan en situaciones de fallo del servicio y las asocia a dimensiones de la
justicia percibida evaluando sus posteriores implicaciones.
En definitiva, el estudio de las emociones se ha ido situando en el ámbito de
recuperación del servicio por su importancia en la determinación de factores que son
claves en las relaciones entre las organizaciones empresariales y sus clientes. Así, desde
el simple análisis de las emociones y su aparición en eventos anómalos, se ha ido
evolucionando hacia la evaluación de los efectos concretos de los distintos tipos de
emociones sobre la conducta del consumidor, así como los procesos concretos de
generación de las mismas (Lazarus, 1991). Además, en los últimos años estudiar y
entender la forma en que los consumidores reaccionan emocionalmente a las acciones
de recuperación del servicio de la empresa se ha convertido en un objetivo fundamental
para conseguir y mantener clientes satisfechos que continúen comprando.
212
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
4.3.2.1.
Definición de las emociones
En la categoría general de procesos afectivos, Schoefer y Ennew (2005) defiende que las
emociones son cada vez más importantes para entender a los individuos desde distintas
perspectivas. En la tabla 13 se indican distintas definiciones del concepto de emociones.
Autor
Definición
Las emociones representan el proceso completo desde
el estímulo provocado por un evento hasta la respuesta. Por
Frijda (1986)
tanto, no son solo meras reacciones a la apreciación de
eventos sino que también incluyen tendencias de acción
como parte de su significado.
Las emociones son el resultado de la apreciación
Lazarus
cognitiva de un evento al analizar la bondad y causa del
(1991)
mismo.
Erevelles
La emoción es un tipo de afecto de alta intensidad y
(1998)
normalmente asociado a un objeto de estímulo.
Bagozzi et al.
(1999)
Las emociones son un estado mental de preparación que
surge de la apreciación cognitiva de ciertos eventos o
pensamientos.
TABLA 13. DEFINICIONES DE LAS EMOCIONES
Entre las definiciones destaca la de Bagozzi et al. (1999). En su estudio resaltan ciertas
características de la emoción: tiene un tono fenomenológico, viene acompañado por
procesos psicológicos, a menudo se expresa de forma física (mediante gestos, posturas,
detalles faciales…), y puede resultar en acciones distintas en cada individuo.
En la conceptualización de las emociones Bagozzi et al. (1999) destacan las distinciones
que deben hacerse entre humor y actitud con respecto a la emoción, pues aunque en
ocasiones se emplean como conceptos similares son varios los matices que los
diferencian. Típicamente, y aunque existen excepciones, el humor se considera de mayor
duración y de menor intensidad que las emociones. Además, mientras que las emociones
son intencionales, el humor es global, difuso y no intencionado, pues no está asociado a
ciertas tendencias de acción como las emociones. En lo que respecta a las actitudes,
éstas se consideran frecuentemente un tipo de afecto y por tanto similares a las
emociones. Sobre ello, Bagozzi et al. (1999) argumentan que debe hacerse una clara
distinción entre los términos y el afecto definiéndolos adecuadamente para evitar
confusiones. Una de las interpretaciones más apoyadas en este debate propone que las
actitudes están compuestas por dos componentes distintos pero altamente
relacionados: dimensión afectiva y cognitiva. Por tanto, desde este enfoque las
emociones se presentan como el componente afectivo de las actitudes.
213
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Existe una tendencia bastante habitual en los investigadores consistente en clasificar las
emociones en función de su resultado sobre el individuo. De este modo se distinguen
entre emociones positivas – como la esperanza, el disfrute o el orgullo– y negativas –
como el miedo, la frustración, el enfado o el arrepentimiento–. Lazarus (1991) enfatiza
el hecho de que las emociones tienen implicaciones sobre las acciones y la consecución
de objetivos. Así, cuando los individuos experimentan emociones negativas se
encontrarán en un estado de desequilibrio y desearán volver a su estado normal. En este
caso, Lazarus (1991) afirma que pueden suceder dos situaciones: afrontar la situación
centrándose en el problema para aliviar las fuentes de estrés o afrontar la situación
centrándose en las emociones, donde se trata de cambiar el significado de la fuente de
estrés (negando que existe una amenaza o alejándose de la fuente de estrés).
Por el contrario, cuando se trata con emociones positivas el individuo suele querer
compartir su buena suerte, saborear la experiencia, trabajar para continuar recibiendo o
aumentando la recompensa e incluso aumentando la actividad física. Según Lazarus
(1991) las emociones positivas suelen venir acompañadas de altos niveles de excitación
psicológica, aumento de la atención y del optimismo, memoria mejorada, y un cambio en
la orientación desde uno mismo hacia los demás.
Frijda (1986) utiliza un enfoque distinto según el cual, las emociones comprenden un
proceso global desde el evento estímulo hasta la acción o excitación del individuo. Entre
ambos puntos del proceso se encuentra la codificación del evento seguida de la
apreciación y por último de la preparación de la acción. Así, las emociones se presentan
no solo como meras reacciones a eventos sino que también incluyen las tendencias hacia
la acción en su conceptualización.
Por su parte, Liljander y Strandvik (1997) reconocen el carácter multidimensional de las
emociones y hacen un llamamiento a los investigadores para realizar análisis en
profundidad de las emociones de los consumidores identificando los eventos o
incidentes que las disparan y explorando cómo una recuperación del servicio efectiva
puede moderar el efecto negativo de las emociones surgidas por el fallo.
Hoy en día la ausencia de importantes estudios centrados en el análisis global y
pormenorizado de las emociones continúa estando presente. Los trabajos de Bagozzi et
al. (1999) o Lazarus (1991) son algunos de los más destacados y completos en el campo
de las emociones y el estudio de su efecto sobre el comportamiento de los
consumidores. Sin embargo, a pesar de su presencia continuada en modelos de
214
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
recuperación del servicio, es de reseñar la escasa literatura que en conceptualización de
emociones se ha desarrollado recientemente (Schoefer y Diamantopoulos, 2008).
4.3.2.2.
Formación de las emociones
Los procesos de generación de las emociones han sido descritos desde dos ámbitos: el
de la Teoría de Control de los Afectos y el de la Teoría de la Apreciación Cognitiva.
Ambas perspectivas difieren en el tipo de enfoque, pues mientras que la teoría de
control de los afectos desarrolla la formación de las emociones en el contexto limitado
de fallo y posterior recuperación del servicio, la teoría de la apreciación cognitiva entra
en mayor detalle en la composición intrínseca de las emociones.
Una de las teorías más seguidas en la formación de las emociones desde el punto de
vista de la apreciación cognitiva es la propuesta por Roseman (1991) (ver gráfico 72) y
posteriormente empleada por Bagozzi et al. (1999). Roseman (1991) plantea como
hipótesis que combinaciones concretas del agente que causa la emoción, si la emoción
positiva o negativa es consistente con el motivo y si la emoción es fuerte o débil generan
una emoción. Las cinco apreciaciones del modelo son: consistente/inconsistente con el
motivo
(que
se
corresponde
con
las
emociones
positivas
y
negativas),
apetitivas/aversivas (es decir, si existe posibilidad de recompensa o de castigo), agente
(esto es, el resultado es percibido como causado por las circunstancias, otra persona o
uno mismo), probabilidad (certidumbre sobre el resultado de la situación) y fuerza
(debilidad o fortaleza del potencial de manejo o afrontamiento del evento).
215
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Emociones positivas
Consistente con el motivo
Circunstancia
causada
Apetito
Emociones negativas
Inconsistente con el motivo
Aversivo
Inesperada
Apetito
Aversivo
Sorpresa
Inseguro
Esperanza
Miedo
Débil
Agente
Seguro
Disfrute
Inseguro
Seguro
Otra causa
Inseguro
Seguro
Inseguro
Seguro
Auto - causado
Inseguro
Seguro
Inseguro
Seguro
Alivio
Tristeza
Asco
Esperanza
Disfrute
Frustración
Fuerte
Disgusto
Débil
Enfado
Fuerte
Culpabilidad, vergüenza
Débil
Arrepentimiento
Fuerte
Alivio
Gusto
Orgullo
GRÁFICO 72. MODELO DE FORMACIÓN DE LAS EMOCIONES (ROSEMAN, 1991)
De este modo, el orgullo, por ejemplo, surge cuando el individuo evalúa su propio
desempeño en el desarrollo de una acción o la consecución de un objetivo, siendo una
emoción positiva tanto apetitiva como aversiva, auto–producida bajo un fuerte potencial
y probable o improbable según las circunstancias. Bagozzi et al. (1991) destacan las
limitaciones del modelo en cuanto a la incapacidad para explicar todas las emociones y
las diferencias sutiles en la conceptualización de algunas de ellas. Ensalzan sin embargo
la especificación de las condiciones concretas del modelo que rodean la ocurrencia de
las emociones.
Lazarus (1991), desde la perspectiva de la apreciación cognitiva, describe el proceso de
generación de las emociones sin proponer un modelo concreto como Roseman (1991).
Lazarus (1991) expone la secuencia de formación de las emociones compuesta por tres
pasos: el evento, el pensamiento, y la excitación y emoción simultáneas. Así mismo,
Smith y Kirby (2000) desarrollan un modelo de formación de emociones en el que
tienen lugar dos subprocesos: (1) una secuencia estructural de apreciación centrada en
216
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
aquello que evalúa el individuo, y (2) una secuencia de proceso basada en el modo en
que el individuo analiza el estímulo emocional.
Desde la perspectiva de la Teoría de Control de los Afectos, Smith y Bolton (2002)
defienden que las emociones aparecen como consecuencia de un fallo en el servicio. No
especifican si aparecerán también en la recuperación del mismo pero al formar parte de
la experiencia de consumo sería razonable esperar una respuesta emocional también
como resultado de la recuperación del servicio. Este enfoque en el estudio de la
generación de emociones plantea que éstas deben ser vistas como la acción resultante
de un evento o situación, a diferencia de la teoría de la apreciación, que considera la
evaluación del evento por parte de cada individuo el desencadenante de las emociones.
4.3.2.3.
Relación de las emociones con otros constructos de recompra
Existen una buena cantidad de estudios que asocian las emociones a constructos de
recompra en el ámbito de fallo y recuperación del servicio como son la justicia, la
confianza o la satisfacción. Así, con objeto de presentar los resultados alcanzados en
estos estudios, se describen a continuación los distintos factores de recompra con los
que las emociones se han relacionado, detallando la manera y sentido en que se
relacionan y en su caso las limitaciones encontradas por otros autores, así como los
estudios que avalan la conexión entre pares de constructos. En el desarrollo de estas
relaciones cabe mencionar la fuerte presencia de los dos tipos de emociones
generalmente considerados –positivos y negativos– pues su efecto, aunque de signo
contrario, es también en ocasiones de distinta magnitud. El gráfico 73 muestra las
variables analizadas por su conexión destacable con las emociones en los contextos de
recompra.
217
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Justicia
Satisfacción
WOM
Emoción
Lealtad
Confianza
GRÁFICO 73. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADS
CON LAS EMOCIONES
Ya desde la teoría de la apreciación cognitiva (Frijda, 1986; Lazarus, 1991; Bagozzi et al.,
1999; Johnson y Stewart, 2005; Watson y Spence, 2007) se propone la justicia percibida
como un antecedente de la emoción. Apoyado en esto, Schoefer y Ennew (2005)
elaboran un estudio dedicado únicamente al análisis de esta relación en el ámbito de
recuperación del servicio. De este modo, además de reconocer el efecto del fallo en el
servicio como detonante de una respuesta emocional (Smith y Bolton, 2002), defienden
que la manera en que la empresa gestiona la recuperación del servicio genera así mismo
una respuesta emocional por parte del consumidor.
El trabajo de Smith y Bolton (2002) es también destacado en el análisis de la relación
entre justicia y emociones, pues reconocieron que la satisfacción tiene antecedentes
cognitivos –representados por la justicia percibida– y afectivos –representados por las
emociones–. Uniendo así la Teoría de la Justicia, que considera la influencia directa y
positiva de ésta sobre la satisfacción (Tax et al., 1998), con la Teoría de la Apreciación
Cognitiva y los resultados de Smith y Bolton (2002), Schoefer y Ennew (2005) proponen
un modelo de análisis de las reacciones emocionales de los consumidores en un contexto
de queja. En el mismo las tres dimensiones típicas de la justicia se presentan como
antecedente de las emociones. Anteriormente, Weiss et al. (1999), siguiendo un
procedimiento similar, probaron que las percepciones de la justicia distributiva y
procedimental ejercen un impacto sobre las emociones. Al probar empíricamente su
modelo, Schoefer y Ennew (2005) comprueban la influencia de cada tipo de justicia
sobre las emociones.
218
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Inspirados en los trabajos de Weiss et al. (1999), Smith et al. (1999), Barret (1999), y
Smith y Bolton (2002), Chebat y Slusarczyk (2005) relacionan también la justicia
percibida con las emociones. Exponen que, por ejemplo, los individuos reaccionarán de
forma agresiva y enfadada si el servicio o producto recibido no se considera justo.
McColl–Kennedy y Sparks (2003) describen el proceso de evaluación del fallo y
recuperación del servicio por parte de los individuos y cómo la percepción de justicia
influye en su respuesta emocional. Hegtvedt (2006) en su modelo de justicia percibida
expone a través de distintos casos cómo la evaluación de la justicia determina en gran
medida las reacciones emocionales. Más recientemente, Vázquez et al. (2009) y Río–
Lanza et al. (2009) han estudiado y comprobado también el importante efecto de la
justicia percibida sobre las emociones. No obstante, Río–Lanza et al. (2009) encontraron
que, en la industria de teléfonos móviles, únicamente la justicia procedimental influye en
las emociones de los consumidores con la recuperación del servicio, siendo el efecto de
la justicia distributiva e interaccional prácticamente despreciable.
Mattila (2001) defiende que la recuperación del servicio es específica de cada contexto y
por tanto no suele ser válido generalizar resultados de un ámbito o industria a otro. Por
tanto, a pesar del escaso soporte encontrado para la relación entre justicia y emociones
por Río–Lanza et al. (2009), puede afirmarse que en una gran variedad de contextos las
tres dimensiones de la justicia percibida influyen positivamente sobre las emociones
positivas y negativamente sobre las negativas (Weiss et al., 1999; Smith et al., 1999;
Barret, 1999; Smith y Bolton, 2002; McColl–Kennedy y Sparks, 2003; Schoefer y Ennew,
2005; Chebat y Slusarczyk, 2005; Hegtvedt, 2006; Vázquez et al., 2009).
El papel que desempeñan las emociones en la determinación de la satisfacción con la
recuperación del servicio (SSR) ha sido analizado por Liljander y Strandvik (1997),
quienes demuestran la importancia de las emociones negativas. En concreto, Liljander y
Strandvik (1997) argumentan que las emociones negativas ejercen mayor impacto sobre
la satisfacción del consumidor que las emociones positivas. Además, demostraron que
las emociones positivas fuertes no influyen de forma significativa sobre el nivel de
satisfacción del consumidor con el servicio. Antes de ellos otros autores habían
reconocido también el componente afectivo que actúa como antecedente de la
satisfacción (Westbrook, 1987; Westbrook y Oliver, 1991; Oliver, 1993; Cronin et al.,
2000). Así, Oliver (1993) defiende que los elementos cognitivos y afectivos –
representados los últimos por las emociones– son complementarios en la determinación
de la satisfacción.
219
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Posteriormente, Smith y Bolton (2002) exploraron los efectos de las emociones en la
evaluación de la recuperación del servicio por parte del consumidor. Su estudio sugiere
que los consumidores que responden a la recuperación del servicio con fuertes
emociones negativas tienden a estar menos satisfechos que aquellos que no
experimentan ninguna emoción. Desde esta perspectiva, las emociones se presentan
como el resultado de la interacción entre elementos cognitivos (juicios o evaluaciones),
y elementos afectivos (sentimientos o emociones) cada uno de los cuales puede
presentar distintos niveles de influencia a lo largo de las diferentes etapas del proceso
de queja. En una línea similar, Weiss et al. (1999) afirman que las emociones juegan un
papel fundamental en trasladar las percepciones de justicia en actitudes y
comportamientos expresados mediante constructos como la satisfacción.
Por su parte, Schoefer y Ennew (2005) probaron el efecto de las emociones sobre la
satisfacción del consumidor encontrando una alta evidencia empírica para la conexión
entre ambos constructos. Recientemente, Vázquez et al. (2009) estudiaron las
respuestas emocionales en situaciones de fracaso y recuperación del servicio y
encontraron que las emociones de los consumidores se traducen, en función de su
intensidad, en una mayor o menor SSR. Así mismo, Río–Lanza et al. (2009) relacionan la
emoción con la SSR y prueban su efecto en el contexto de teléfonos móviles, pero
únicamente le atribuyen un papel mediador de la relación entre justicia percibida y
satisfacción con la recuperación del servicio.
El estudio de la influencia de las emociones sobre la confianza de los consumidores es
relativamente reciente, surgido como consecuencia del análisis del efecto de las
emociones sobre el proceso de toma de decisiones. Así, Kim et al. (2004) analizaron el
impacto de las emociones en contextos de SR y demostraron que las emociones
fuertemente negativas perjudican gravemente la confianza. Andersen y Kumar (2006)
encontraron que las emociones juegan un papel fundamental en el desarrollo de la
confianza y a su vez las emociones positivas permiten a los individuos pasar de los
sentimientos a las creencias.
Otra aportación destacada al estudio de las emociones y su efecto sobre la confianza es
la de Dunn y Schweitzer (2005), quienes argumentan que las apreciaciones de control
por parte del individuo de las emociones ejercen un impacto en la confianza. Una
apreciación de control de las emociones determina que el consumidor cree que tiene el
control de la situación; por tanto, cuando el consumidor piensa que el conflicto está
controlado se aumentará la sensación de confianza; y, por el contrario, si siente que
220
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
nada o nadie ejerce control sobre la situación perderá parte de su confianza en la
empresa.
Andersen y Kumar (2006) desarrollan un modelo explicativo de la formación de la
confianza y cómo las emociones influyen en el mismo. Defienden de este modo la
conceptualización de la confianza a partir de elementos no solo cognitivos sino también
afectivos, pues la presencia de emociones negativas evita que se genere una sensación
completa de confianza llegando incluso a provocar el fin de la relación entre el
consumidor y la organización. Así, Andersen y Kumar (2006) analizan las distintas fases
de formación de la confianza destacando que las emociones juegan un papel
fundamental en las etapas de iniciación, desarrollo y sustento de las relaciones que dan
lugar a la confianza a lo largo del tiempo.
La lealtad es, como la confianza, otra variable típica de los contextos de recompra y
habitualmente estudiada para conseguir retener un mayor número de clientes,
especialmente en contextos de recuperación del servicio cuando la probabilidad de
perder clientes es alta. Aunque centrada en el estudio de la justicia y su efecto en las
emociones, la Teoría de Control de los Afectos (Heise, 1977, 1979, 1985; MacKinnon,
1994) está muy relacionada con el constructo de lealtad pues defiende el papel que
desempeñan las emociones en la formación de la lealtad. Le atribuyen sin embargo un
papel mediador que actúa en la relación entre justicia percibida y lealtad.
Bloemer y de Ruyter (1999) evidenciaron el efecto de las emociones positivas sobre la
lealtad del individuo hacia la empresa en situaciones con alto nivel de involucración del
consumidor, esto es, ámbitos en los que se requiere una alta participación del individuo
en el proceso de compra. DeWitt et al. (2008) exploran el papel que desempeña la
lealtad en contextos de recuperación del servicio y prueban la influencia que tienen las
emociones sobre la misma. Considerando la lealtad en dos dimensiones, encuentran que
las emociones positivas crean una actitud positiva hacia el proveedor de servicio
aumentando la probabilidad de continuidad de compra y por tanto la lealtad hacia la
misma. Del mismo modo, las emociones negativas provocan que el consumidor tienda a
abandonar la relación con la empresa, reduciendo su lealtad hacia la misma. Además,
DeWitt et al. (2008) indican que mientras las emociones positivas juegan un papel
mediador entre justicia y lealtad actitudinal, las emociones negativas influyen en la
lealtad de comportamiento, provocando de forma directa el abandono del proveedor de
servicio.
221
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
El estudio más destacado en este ámbito sigue siendo el de Chebat y Slusarczyck (2005),
basado en la hipótesis de que la acción que llevará a cabo el consumidor tras un fallo en
el servicio (lealtad o abandono) debe confirmar el sentimiento adjunto a su propia
identidad. De este modo, un consumidor permanecerá leal a la empresa siempre que su
identidad propia no se vea afectada por la recuperación del servicio propuesta por el
proveedor del servicio. Inspirados en Heise (1979), Chebat y Slusarczyck (2005)
defienden que las emociones del consumidor les conducen a un cierto tipo de conducta
que les permita recuperar su identidad si ésta se ha perdido como consecuencia del fallo
en el servicio.
Autores como DeWitt et al. (2008) o Río–Lanza et al. (2009) destacan la necesidad de
incluir las emociones positivas en modelos de recuperación del servicio, pues su efecto
suele ser significativo en factores como la lealtad, presentando un mayor poder
predictivo que las emociones negativas. Resulta así importante aumentar la
investigación relativa al impacto de las emociones sobre la lealtad, ya que puede aportar
nuevos matices a la misma y complementar las teorías ya existentes.
Las emociones negativas resultan frecuentemente en un boca–a–oreja negativo dado en
forma de quejas a terceros y con un grave impacto en la organización (DeWitt y Brady,
2003); ello es especialmente cierto cuando las emociones negativas son fuertes como el
caso del enfado o la decepción. Aunque los comentarios boca–a–oreja suelen ser
consecuencia de otros factores habituales de marketing como la satisfacción, Bagozzi et
al. (1999) sugieren que en ciertas situaciones es probable que algunas emociones
positivas y negativas influyan en el comportamiento de queja, siendo más relevantes
que los juicios de satisfacción en WOM.
4.3.3. Confianza
Las relaciones entre la empresa y el consumidor vienen gobernadas por la existencia de
confianza entre las partes. La confianza es un factor importante en contextos de
continuidad de uso o recompra pues indica una predisposición del individuo hacia la
repetición de su patrón de compra a través de la misma página web. A lo largo de los
epígrafes anteriores se ha ido mencionando la estrecha relación que existe entre las
emociones y la confianza, y derivado de las mismas también entre la confianza y la
justicia percibida. No obstante, la confianza es un constructo originariamente cognitivo y
al que en las últimas décadas se le ha empezado a atribuir un carácter más afectivo y
emotivo. Ello ha provocado que se adopten dos enfoques distintos, en algunas ocasiones
222
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
diferenciando entre confianza cognitiva y afectiva, y en otras tratándolo como un único
constructo sin especificar ambas dimensiones.
La confianza no solo está presente en ámbitos de recuperación del servicio, sino que se
ha consolidado como factor esencial en la continuidad de uso en una gran variedad de
contextos. Así, la confianza ha sido estudiada desde muy distintas perspectivas
–sociológicas, psicológicas, organizacionales y económicas–, lo que ha generado una
gran disparidad de conceptualizaciones del constructo dificultando de este modo el
consenso en torno a su definición. Por ello, en las secciones siguientes se trata de reflejar
las definiciones y clasificaciones más adoptadas en la caracterización de la confianza.
En el ámbito de los Sistemas de Información la presencia de la confianza en modelos de
comportamiento ha sido creciente, pues poco a poco se ha ido tomando consciencia de
cómo la confianza contribuye al éxito en distintos tipos de situaciones (Gefen et al.,
2003). A comienzos del siglo XXI y con el desarrollo del comercio electrónico, el estudio
de la confianza fue adquiriendo mayor importancia en la retención de clientes.
Reichheld y Schefter (2000) afirmaron que “para ganar la lealtad de los consumidores,
primero hay que ganar su confianza”, y esto es especialmente cierto en las compras por
internet.
4.3.3.1.
Definición de confianza
Con objeto de analizar los puntos en común de las definiciones más importantes
desarrolladas a lo largo de los años se presenta la tabla 14, que muestra algunas de las
conceptualizaciones más destacadas de la confianza.
Autor
Definición
Mayer et al.
(1995)
La confianza refleja que el individuo será sensible con
las acciones de otros basado en la esperanza de que estos
actuarán de acuerdo a lo esperado
Robinson
(1996)
La confianza representa las expectativas, asunciones, o
creencias sobre la probabilidad de que las acciones futuras
de la otra parte serán beneficiosas, favorables o cuanto
menos no perjudiciales para los intereses del individuo.
Doney y
Cannon (1997)
Rousseau et
al. (1998)
Garbarino y
Johnson (1999)
La confianza es el conjunto de creencias en la
benevolencia, competencia e integridad de la otra parte.
La confianza es la disposición a aceptar cierta
vulnerabilidad basado en las expectativas sobre el
comportamiento de otros.
La confianza es la seguridad del consumidor de que el
servicio ofrecido será de calidad y fiable.
223
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
La confianza es la creencia de que la empresa se
Gefen (2000) comportará de forma responsable socialmente y cumplirá
Pavlou (2003)
con las expectativas del consumidor sin aprovecharse de sus
vulnerabilidades.
Bhattacherje
e (2002)
Gefen (2002)
Dunn y
Schweitzer
(2005)
La confianza es la expectativa de que se recibirán de la
otra parte resultados positivos.
La confianza es la disposición de hacerse a uno mismo
sensible a las acciones de la empresa en la que confía.
En el contexto de recuperación del servicio la confianza
del consumidor refleja su disposición a aceptar cierta
vulnerabilidad basado en las expectativas positivas de
resolución del fallo en el servicio.
TABLA 14. DEFINICIONES DE CONFIANZA
Las definiciones recogidas en la tabla 14 ponen de manifiesto ciertas características
comúnmente reconocidas por los investigadores. Muchas de las definiciones de
confianza incluyen también un grado de riesgo, especialmente cuando se habla de
confianza online (e–trust), pues al comparar la compra en Internet con la compra
convencional aparece un mayor nivel de incertidumbre, que se traduce en un mayor
riesgo percibido por parte del consumidor. En este aspecto, gran número de autores
(Mayer et al., 1995; Gefen et al., 2003) argumentan que la confianza aparece si existe
algún riesgo en la transacción o intercambio entre dos individuos. Así, Mayer et al.
(1995) destacan que la confianza implica la exposición voluntaria a ese riesgo.
Además de la controversia surgida en torno a la simple definición de la confianza, cabe
destacar el escaso consenso alcanzado acerca de la multidimensionalidad del constructo.
Uno de los estudios más importantes que profundiza en detalle en la confianza online es
el llevado a cabo por Tan y Sutherland (2004), quienes caracterizan la confianza a partir
de sus tres dimensiones (ver gráfico 74): confianza institucional, confianza
disposicional, y confianza interpersonal. La confianza institucional proviene de las
preocupaciones derivadas de la compra. La confianza disposicional representa la
personalidad del individuo formada a lo largo de los años a través de distintas
experiencias. Finalmente, la confianza interpersonal se refiere a la confianza establecida
entre las dos partes haciendo negocios, las cuales, en el contexto de comercio
electrónico B2C corresponden al consumidor y al vendedor online de un cierto producto
o servicio. Según Tan y Sutherland (2004), la confianza interpersonal viene dada por
cuatro características: previsibilidad, integridad, credibilidad y benevolencia.
224
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Confianza
Disposicional
Confianza
Institucional
Confianza
Interpersonal
Confianza
GRÁFICO 74. DIMENSIONES DE LA CONFIANZA (TAN Y SUTHERLAND, 2004)
McKnight et al. (2002) plantean un modelo en el que incluyen dos de las dimensiones de
Tan y Sutherland (2004): la predisposición hacia la confianza interpersonal y la
confianza basada en la institución. Sin embargo, la confianza interpersonal es sustituida
por la calidad percibida de la página, más propia de entornos de comercio electrónico en
los que el contacto personal es limitado o nulo.
Otra manera habitual de caracterizar la confianza en sus dimensiones es diferenciando
entre confianza cognitiva y afectiva. Johnson y Grayson (2005) estudiaron ambas
dimensiones con el objetivo de evaluar si existe evidencia empírica que las soporte así
como de extraer conclusiones prácticas que ayuden a mejorar el servicio y la gestión del
personal. La dimensión cognitiva se asocia con el conocimiento mientras que la
dimensión afectiva se relaciona con las emociones y los sentimientos. En el ámbito de
intercambio de servicios financieros, Johnson y Grayson (2005) prueban que las dos
dimensiones –afectiva y cognitiva– de la confianza están altamente correladas pero son
a su vez independientes, ya que son consecuencia de distintos factores.
Al definir la confianza, Pavlou (2003) destaca la dependencia que ésta tiene del contexto,
pues en función de la situación –dada por el tipo de producto a adquirir, la experiencia
previa con la empresa o en general la experiencia de uso del SI –se tendrá un mayor o
menor nivel de confianza hacia el vendedor. Éste es otro de los motivos por los que la
conceptualización única de la confianza se ha convertido en una tarea imposible, ya que
225
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
en general los resultados obtenidos en un cierto contexto no pueden ser extrapolados a
otros.
4.3.3.2.
Formación de la confianza
La formación de la confianza no ha sido estudiada como tal, explicitando un proceso
concreto en el que intervengan varios factores a lo largo de distintas etapas. Por el
contrario, existen numerosos estudios que analizan los antecedentes de la confianza
adecuados a cada contexto. Es por ello que en ocasiones la multidimensionalidad del
constructo da lugar a teorías de formación de la misma en las que es complicado
diferenciar ambos procesos (de definición y formación).
Los antecedentes de la confianza son variados, pues dependen del ámbito al que se ha
aplicado. El modelo de Kim et al. (2009d) recoge algunos de los antecedentes más
frecuentes de la confianza aplicados al comercio electrónico, cuya definición se muestra
Fiabilidad
Entrega del producto correcto, en el tiempo prometido y con la
adecuada información del producto en la web
Responsividad
Disposición y ayuda del servicio para responder rápidamente las
preguntas de los clientes
Seguridad o
Privacidad
Se refiere a la seguridad de los pagos con tarjeta de crédito y a la
privacidad de la información compartida
Confianza
en el gráfico 75.
GRÁFICO 75. ANTECEDENTES DE LA CONFIANZA EN COMERCIO ELECTRÓNICO (KIM ET AL.,
2009D)
El modelo de Kim et al. (2009d) no es generalizable a otros contextos pero es adecuado
para explicar la formación de la confianza en comercio electrónico, pues cada uno de los
antecedentes ha sido confirmado en investigaciones anteriores. Así pues, la fiabilidad se
presenta como un factor clave en la formación de la confianza ya que el cumplimiento de
las promesas y creencias del consumidor hacia el producto o servicio a la vez que se
226
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
presenta la información necesaria es una condición necesaria en la generación de
confianza (Urban et al., 2000). Del mismo modo, los consumidores esperan que las
tiendas online respondan a sus preguntas o solicitudes de manera rápida y eficiente
para poder confiar en ellos (Liao y Cheung, 2002). Por último, la importancia de la
seguridad y privacidad de los datos personales ha sido en numerosas ocasiones
destacado como factor fundamental en la formación de la confianza (Urban et al., 2000;
Pavlou et al., 2007).
Al estudiar el efecto de los tres factores descritos sobre la confianza, Kim et al. (2009d)
encontraron que la fiabilidad es la variable que predice con más fuerza la confianza
online. El motivo es que en comercio electrónico los consumidores no acceden a
ningunas instalaciones, no pueden interaccionar con el personal ni examinar físicamente
el producto, por lo que necesitan tener la seguridad de que los productos se entregarán
de la forma esperada. La privacidad y seguridad se muestran también como un
importante antecedente de la confianza pero no así la responsividad. Contrariamente a
las investigaciones precedentes (Liao y Cheung, 2002), Kim et al. (2009d) no encuentran
suficiente evidencia empírica que soporte la relación entre la responsividad y la
confianza online.
Además de los mencionados, el número de factores propuestos como antecedentes de la
confianza es prácticamente ilimitado. Entre ellos cabe destacar la propensión del
individuo a confiar como factor habitualmente presente en la descripción de los
procesos de formación de la confianza, cuyo efecto suele considerarse moderador en las
relaciones entre el resto de antecedentes y la confianza (Gefen, 2000). Otras variables
frecuentemente reconocidas como predictores de la confianza en diversos ámbitos son
las características del vendedor online (Mayer et al., 1995; Bhattacherjee, 2002;
McKnight et al., 2002), el riesgo percibido (Rousseau et al., 1998; Mayer et al., 1995;
Pavlou, 2003) o la presencia social (Gefen y Straub, 2004).
Así mismo, los reconocidos como atributos de la confianza (habilidad, benevolencia e
integridad) suelen presentarse también como antecedentes directos de la misma más
que componentes intrínsecos (Mayer et al., 1995). En concreto la integridad es
soportada como antecedente de la confianza por un gran número de investigadores
(Mayer et al., 1995; Doney y Cannon, 1997; McKnight et al., 2002; Gefen et al., 2003;
Pavlou, 2003; Gefen y Straub, 2004), y lo mismo ocurre con la benevolencia (Mayer et
al., 1995; Doney y Cannon, 1997; Rousseau et al., 1998; McKnight et al., 2002; Gefen et
al., 2003; Pavlou, 2003; Gefen y Straub, 2004). A estos también suelen añadírsele otros
227
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
como la habilidad (Mayer et al., 1995; Gefen, 2002; McKnight et al., 2002; Gefen et al.,
2003; Pavlou, 2003; Gefen y Straub, 2004), referida a la capacidad del vendedor para
satisfacer las necesidades de la parte que confía, o la previsibilidad (Gefen y Straub,
2004), que representa si el vendedor se comporta de forma consistente.
Por su parte, Johnson y Grayson (2005), al diferenciar entre la dimensión afectiva y
cognitiva de la confianza, determinan los antecedentes de cada dimensión de forma
independiente. De este modo, la confianza cognitiva viene dada por cuatro variables: lo
experto que es el proveedor de servicio, el desempeño del producto, la reputación de la
empresa y la satisfacción con las interacciones previas. Similarmente, la confianza
afectiva se determina a partir de la confianza cognitiva junto con tres factores:
reputación de la empresa, satisfacción con las interacciones previas y similitud. De las
relaciones propuestas por Johnson y Grayson (2005), todas excepto la reputación de la
empresa sobre la confianza cognitiva y la satisfacción de las interacciones previas sobre
la confianza afectiva, se ven ampliamente soportadas experimentalmente.
La gran variedad de contextos en los que se sitúa el constructo de la confianza, así como
el creciente número de investigaciones al respecto motivado por su efecto sobre la
retención de clientes, ha provocado que exista una amplia variedad de factores
antecedentes de la confianza sobre los que no se ha alcanzado consenso alguno.
4.3.3.3.
Relación de la confianza con otros constructos de recompra
Como se ha visto en apartados anteriores, la confianza es generalmente un constructo
saliente con un gran número de factores de los que recibe influencia. Sin embargo, la
confianza se relaciona también con otros constructos típicos de la recompra como la
satisfacción o la intención, y típicos de las situaciones de fallo del servicio como la
justicia o las emociones. El gráfico 76 representa los constructos más importantes que se
asocian a la confianza en comercio electrónico B2C y que serán a continuación
detallados en cuanto al sentido de la relación, los investigadores que la soportan y las
limitaciones en su caso encontradas.
228
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Emociones
Lealtad
Justicia
Confianza
Riesgo Percibido
Satisfacción
Intención
GRÁFICO 76. CONSTRUCTOS PRINCIPALES DEL CONTEXTO DE RECOMPRA RELACIONADOS
CON LA CONFIANZA
Las emociones son el factor que concede a la confianza el carácter afectivo que se le ha
reconocido en los últimos años. Es por tanto este un estudio reciente surgido como
consecuencia del análisis del efecto de las emociones sobre el proceso de toma de
decisiones. Entre los estudios que analizan el efecto de las emociones sobre la confianza
en contextos de SR cabe destacar los trabajos de Kim et al. (2004), Dunn y Schweitzer
(2005), y Andersen y Kumar (2006). La conexión entre ambos constructos ha hecho que
se considere la confianza afectiva como una dimensión independiente (Johnson y
Grayson, 2005) que es el resultado de los sentimientos y emociones del consumidor
acerca del vendedor. Sin embargo, a pesar del aparentemente reconocido efecto que
tienen las emociones sobre la confianza, la relación entre ambos no ha sido demasiado
estudiada en la literatura del marketing.
La justicia percibida no es un constructo habitualmente relacionado con la confianza,
pero es a partir de la asociación de ésta con las emociones y las emociones con la justicia
que empieza a estudiarse la posible conexión directa entre justicia y confianza. Así, la
hipótesis más común es considerar la satisfacción con la recuperación del servicio como
constructo mediador en la relación entre justicia y confianza (Kim et al., 2009c; Río–
Lanza et al., 2009). No obstante, autores como Chiu et al. (2010) han estudiado el efecto
de la justicia percibida sobre la confianza en comercio electrónico B2C, probando que la
primera, a través de sus tres dimensiones, es un antecedente directo de la segunda. En la
literatura del marketing han sido pocos los investigadores que han analizado esta
229
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
relación. Entre ellos cabe destacar el trabajo de Kumar et al. (1995), quienes
encontraron que si el intercambio en las relaciones B2B se percibe justo en su
componente distributiva y procedimental, entonces el vendedor generará una mayor
confianza hacia el proveedor. También Turel et al. (2008) confirman experimentalmente
el efecto de la justicia informacional, distributiva y procedimental sobre la confianza de
los usuarios en el vendedor.
La satisfacción, y en concreto la SSR, aparece conectada a la confianza en ciertos
contextos pues se concibe como un ingrediente esencial para la creación de clientes
satisfechos en comercio electrónico (Ratnasingham, 1998). En esta línea, Harris y Goode
(2004) comprueban empíricamente que la confianza es un fuerte predictor de la
satisfacción en comercio electrónico, ya que debe existir cierta confianza para que los
consumidores estén satisfechos con el proveedor de servicio. Previamente, Singh y
Sirdeshmukh (2000) encontraron que en cualquier relación entre vendedor y
comprador, la evaluación de confianza de los consumidores anterior al proceso
específico de compra influye directamente en la satisfacción de post–compra. Así mismo,
destacan que los consumidores online prefieren realizar transacciones con vendedores
online en los que confían, motivo por el cual las empresas han ido poco a poco
centrándose en las formas de transmitir confianza a sus potenciales clientes.
Por otro lado, algunos autores consideran una relación bidireccional en la que la
confianza genera la satisfacción pero a su vez ésta produce un mayor nivel de confianza
(Ganesan, 1994). Centrado en el contexto de recuperación del servicio, Tax et al. (1998)
investigan la relación entre la satisfacción y ciertas variables relacionales. En su trabajo,
Tax et al. (1998) encuentran una relación positiva y significativa entre la satisfacción y la
confianza post–queja, y destacan que la SSR desempeña un papel clave en el aumento o
reducción de la confianza entre las partes involucradas. Siguiendo las investigaciones de
Ganesan (1994) y Tax et al. (1998), Ok et al. (2005) confirmaron que la satisfacción con
la recuperación del servicio es un fuerte predictor de la confianza. Del mismo modo, Kim
et al. (2009b) exploraron la relación entre confianza y satisfacción, introduciendo la
primera en el ECM y verificando así la influencia positiva que ejerce la confianza sobre la
satisfacción a largo plazo y ésta sobre la post–confianza del consumidor, la cual influye
directamente sobre las reacciones de confianza a largo plazo. Kim et al. (2009b) aclaran
que la relación entre confianza y satisfacción es similar a la relación entre la gallina y el
huevo por lo que aceptan ambos sentidos de la relación.
230
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
La intención de recompra o continuidad en el uso de tecnologías se ha asociado de forma
ocasional a la confianza como resultado de ésta (Ganesan, 1994; Gefen, 2000; McKnight
et al., 2002; Gefen y Straub, 2004). Así, autores como Doney y Cannon (1997)
caracterizan la confianza como un requerimiento importante en las decisiones de
compra, lo que implica que es necesario que exista confianza entre las partes para que el
consumidor realice una compra. Además, la confianza reduce la incertidumbre de
comportamiento relacionada con las acciones de la empresa, dando al consumidor algo
de control sobre una transacción potencialmente insegura (Pavlou, 2003), favoreciendo
las transacciones futuras y ayudando a construir las relaciones a largo plazo
(Bhattacherjee, 2002).
Un método recurrente en la literatura del marketing es introducir la confianza en TAM o
modelos similares incluyendo el efecto de la confianza sobre la intención. Un ejemplo de
ello es el modelo propuesto por Gefen et al. (2003) en el que la confianza se presenta
como antecedente de la intención de uso, pues algunos autores sugieren que los
consumidores on-line generalmente se alejan de vendedores en los que no confían
(Reichheld y Schefter, 2000). Liao et al. (2006) también comprobaron que la confianza
influye positivamente sobre la intención de continuidad de uso en comercio electrónico.
Ya se ha mencionado la relación presente entre el riesgo percibido y la confianza, pero
por su importancia en la determinación de la confianza en comercio electrónico se
detallan a continuación algunos de los estudios que soportan esta asociación. La relación
entre ambas variables ha sido apoyada por un gran número de investigadores que han
considerado el riesgo percibido como un antecedente de la confianza y como una
condición necesaria para la existencia de confianza en contextos de comercio electrónico
(Mayer et al., 1995; McKnight et al., 2002; Gefen et al., 2003; Pavlou, 2003; Kim et al.,
2009b). Liao et al. (2006) también comentan el papel del riesgo percibido en la
formación de la confianza y apunta que el hecho de que la infraestructura de Internet es
impredecible aumenta el miedo del consumidor a que terceras partes roben sus datos
financieros o personales, lo que hace que aumente el riesgo percibido hacia las
transacciones online (Pavlou, 2003). Así, la confianza ayudará a los consumidores a
superar sus percepciones de riesgo, lo que implica que un aumento del riesgo percibido
supondrá una disminución de la confianza.
Desde un enfoque opuesto, algunos autores han tratado el riesgo percibido como una
consecuencia de la confianza, pues argumentan que los consumidores percibirán riesgos
cuando no tengan demasiada confianza en que la transacción vaya a ocurrir con éxito
231
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
(Stone y Gronhaug, 1993), de manera que un aumento de la confianza del consumidor
provoca una reducción del riesgo percibido en los intercambios en comercio electrónico
B2C (Ganesan, 1994). También se ha propuesto el efecto mediador del riesgo percibido
sobre la relación entre confianza e intención (Kim et al., 2009b), lo que contribuye a la
variedad de relaciones presentes en la literatura. Es por ello que aún debe explorarse en
mayor medida la dualidad confianza–riesgo para poder aclarar el sentido en que se
asocian y los motivos que lo sustentan.
La lealtad es un constructo íntimamente ligado a la confianza pues sus significados e
implicaciones para las empresas son muy próximos. Uno de los primeros estudios en
tratar la relación entre confianza y lealtad fue el de Morgan y Hunt (1994), en el que se
analiza el papel de la confianza en el desarrollo de relaciones a largo plazo.
Posteriormente, diversos autores (Singh y Sirdeshmukh, 2000; Reichheld et al., 2000;
Sirdeshmukh et al., 2002) afirmaron que la confianza del consumidor en la empresa y
sus empleados impacta positivamente en la lealtad del consumidor hacia el proveedor
de servicio. Según Sirdeshmukh et al. (2002), la confianza ofrece garantía sobre la
consistencia y competencia del desempeño de la empresa, asegurando que el
consumidor continuará obteniendo valor de futuros tratos con el mismo proveedor. Así,
la confianza contribuye a dar continuidad a la relación entre las partes y a crear
sentimientos de lealtad. Por su parte, Harris y Goode (2004) posicionan la lealtad como
resultado de la confianza y verificaron de manera experimental que esta relación se
mantenía al ser aplicada a dos estudios distintos. También DeWitt et al. (2008) plantean
la confianza como un factor mediador entre la justicia percibida y la lealtad,
comprobando empíricamente que la confianza influye significativamente sobre la
lealtad hacia la organización. De modo similar, Kim et al. (2009d) probaron que la
confianza ejerce un efecto positivo y directo sobre la lealtad en comercio electrónico e
indirecto a través de la satisfacción.
La utilidad percibida comenzó a relacionarse con la confianza a raíz de la introducción
de esta en modelos basados en TAM, por lo que dado el enorme impacto de este modelo
no es raro encontrar la utilidad conectada a la confianza de los consumidores en la
empresa (Koufaris y Hampton–Sosa, 2004; Pavlou, 2003). Un ejemplo de ello es el
modelo propuesto por Gefen et al. (2003), en el que se incluye la influencia positiva de la
confianza sobre la utilidad percibida en comercio electrónico, pues se considera que la
confianza aumentará la utilidad percibida de la interacción con la página web, como así
comprueban experimentalmente. También Liao et al. (2006) conciben la influencia
232
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
positiva de la confianza sobre la utilidad percibida de la web, pues la confianza aumenta
los beneficios esperados del proveedor contribuyendo a aumentar la percepción de
utilidad del producto o servicio adquirido.
El boca–a–oreja o WOM, importante por su capacidad de atracción de clientes, ha sido
también ligado a la confianza. Así, Garbarino y Johnson (1999) sugirieron que la
confianza y el compromiso afectan por igual en las intenciones de recomendar la
empresa a otros usuarios. Garbarino y Johnson (1999) comprobaron empíricamente que
altos niveles de confianza están asociados con una mayor tendencia a ofrecer
boca–a–oreja favorable. Esta asociación se basa en el hecho de que los consumidores
proporcionan recomendaciones mayoritariamente a otros individuos de su grupo de
referencia, como amigos o familiares, y por tanto será más probable que un consumidor
se involucre en relaciones con un proveedor con el que tiene confianza.
Garbarino y Johnson (1999) reconocen el papel de la confianza sobre el boca–a–oreja no
solo de forma directa sino también de manera indirecta a través de la satisfacción. Así, la
confianza genera beneficios para los consumidores que se traducen en satisfacción de
estos y que a su vez afecta a los comentarios boca–a–oreja, especialmente en contextos
de recuperación del servicio. El efecto de la satisfacción con la recuperación del servicio
sobre WOM sí ha sido probado por un gran número de investigadores (Howard y Sheth,
1969; Westbrook, 1987; Swan y Oliver, 1989; Anderson, 1994; Blodgett et al., 1997;
Swanson y Davis, 2003). También se ha considerado el efecto mediador de otras
variables como el compromiso, que median la relación entre confianza y boca–a–oreja.
De este modo, la confianza se presenta como antecedente del compromiso y éste del
WOM, ya que se considera que los consumidores comprometidos tienen más
probabilidad de recomendar el producto o servicio a sus amigos o familiares.
Desde otro punto de vista, Kim et al. (2009c) defendieron que el WOM es la única
manera de que los consumidores confíen en una marca, pues si el consumidor cree que
posee suficiente un conocimiento completo sobre el producto tenderá a confiar en la
empresa. Por el contrario, y más en la línea general, Kim et al. (2009c) plantearon que la
confianza tiene un efecto positivo en el WOM como parte de la influencia que la
confianza ejerce en las intenciones de recompra y de relaciones.
Factores típicos del marketing como la calidad y el valor también se ven ligados a la
confianza. De este modo, la relación entre confianza y calidad percibida ha sido
estudiada por diverso número de autores (McKnight et al., 2002; Liao et al., 2006;
233
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
Kassim y Abdullah, 2010), encontrando que si los consumidores perciben que la página
web es de alta calidad, es más probable que aumente su confianza hacia la competencia,
integridad y benevolencia del vendedor, desarrollando una disposición a depender del
mismo. De manera similar, la confianza se presenta como otra variable saliente del valor
percibido (Anderson y Srinivasan, 2003; Harris y Goode, 2004) en comercio electrónico
B2C pues un mayor valor percibido por el consumidor genera una mayor confianza en la
marca u organización.
Una variable menos habitual pero también en ocasiones relacionada con la confianza es
el hábito. Liao et al. (2006) confirman el efecto positivo del hábito sobre la confianza de
los consumidores en la empresa contrariamente a lo defendido por Van der Heijden et
al. (2003), quienes no concibe el efecto directo del hábito sobre la confianza sino de
forma moderadora en la relación de ésta con la intención de recompra. La actitud, como
constructo originario de las teorías del comportamiento, ha tenido también
protagonismo en modelos relacionados con la confianza, en los que se plantea que la
confianza tiene una influencia significativa en la actitud de los individuos acerca de la
adopción del comercio electrónico (Kim et al., 2009c). Son sin embargo los factores
antecedentes los que engrosan la lista de constructos conectados a la confianza. Algunos
ejemplos a destacar son la auto–eficacia con la compra por internet (Dash y Saji, 2007),
la presencia social (Gefen y Straub, 2004) y la efectividad de ventas (Johnson y Grayson,
2005).
4.3.4. Conclusiones
El tercer bloque de constructos analizado está formado por variables propias de
contextos de recuperación del servicio en comercio electrónico B2C: la justicia, las
emociones y la confianza.
A lo largo del presente epígrafe se han ido explorando las particularidades de cada
constructo y se han expuesto las relaciones más investigadas en la literatura del
marketing y en concreto en la literatura de recuperación del servicio. Así, el gráfico 77
muestra un resumen de las relaciones encontradas entre los tres constructos indicando
en la tabla 15 algunos de los estudios concretos que soportan cada asociación.
234
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
R1
Justicia Percibida
Emociones
R3
R2
R4
Boca a oreja
Confianza
R5
GRÁFICO 77. RELACIONES ENCONTRADAS ENTRE LOS CONSTRUCTOS JUSTICIA –
EMOCIONES – CONFIANZA –BOCA A OREJA
Relación
Autores que la soportan
R1: justicia
→ emociones
R2: emociones
→ confianza
R3: justicia
→ confianza
R4: justicia
→ confianza
Boca-a→
oreja
R5: confianza
Homans (1961); Barrett (1999); Weiss et al. (1999); Smith y
Bolton (2002); McColl–Kennedy y Sparks (2003); Schoefer y
Ennew (2005); Chebat y Slusarczyk (2005); Hegtvedt
(2006); Vázquez et al. (2009); Río–Lanza et al. (2009)
Kim et al. (2004); Dunn y Schweitzer (2005); Andersen y
Kumar (2006)
Kumar et al. (1995); Turel et al. (2008); DeWitt et al.
(2008); Chiu et al. (2010)
Kim et al. (2009c); Río–Lanza et al. (2009)
Garbarino y Johnson (1999)
TABLA 15. AUTORES QUE SOPORTAN LAS RELACIONES JUSTICIA – EMOCIONES –
CONFIANZA – BOCA A OREJA
La tabla 15 permite extraer unas conclusiones claras, pues la gran variedad de estudios
que soportan la relación entre justicia y emociones muestra su importancia en los
contextos de SR. Una excepción parcial en esta relación es el trabajo de Río–Lanza et al.
(2009), quienes encontraron que, en la industria de teléfonos móviles, únicamente la
justicia procedimental influye en las emociones de los consumidores con la SR, siendo el
efecto de la justicia distributiva e interaccional prácticamente despreciable. Por otro
lado, la confianza, aunque ligada ocasionalmente a ambos constructos, necesita aún ser
explorada en profundidad en el ámbito de SR. Concretamente, la relación entre la
justicia y la confianza no es compartida por autores como Kim et al. (2009c) o Río–Lanza
235
CAPÍTULO 4
Factores que inciden en la continuidad en el uso de tecnologías
et al. (2009), al establecer una asociación entre justicia y confianza únicamente mediada
por la SSR.
La importancia de la satisfacción con la recuperación del servicio ha quedado plasmada
en el estudio de cada constructo, pues se ha comprobado que todos ellos guardan una
relación estrecha con la SSR. De este modo, el efecto positivo que ejerce la justicia
percibida o alguna de sus dimensiones sobre la SSR ha sido el más investigado y
soportado en la literatura (Oliver y Swan, 1989; Gummesson, 1991; Goodwin y Ross,
1992; Smith et al., 1999; Maxham III y Netemeyer, 2002, 2003; Davidow, 2003; Schoefer
y Ennew, 2005; Patterson et al., 2006; Río–Lanza et al., 2009). También se ha
demostrado que las emociones influyen positivamente sobre la SSR (Westbrook, 1987;
Westbrook y Oliver, 1991; Oliver, 1993; Liljander y Strandvik, 1997; Weiss et al., 1999;
Cronin et al., 2000; Smith y Bolton, 2002; Schoefer y Ennew, 2005; Vázquez et al., 2009),
así como la confianza (Ratnasingham, 1998; Singh y Sirdeshmukh, 2000; Harris y Goode,
2004). No obstante, en el caso de la confianza se ha defendido también una relación
cíclica en la que la confianza genera satisfacción y ésta a su vez produce mayor confianza
post–compra (Ganesan, 1994; Tax et al., 1998; Ok et al., 2005; Kim et al., 2009b).
Otro de los constructos protagonistas en SR relacionado también con la justicia,
emociones y confianza es la lealtad. En este caso son las emociones las más ligadas a la
lealtad ya que es la relación que fundamenta la teoría de control de los afectos (Heise,
1977, 1979, 1985; MacKinnon, 1994), lo que motivó el creciente estudio de la influencia
que ejercen las emociones sobre la lealtad de los consumidores a la empresa (Bloemer y
de Ruyter, 1999; Chebat y Slusarczyck, 2005; DeWitt et al., 2008; Río–Lanza et al., 2009).
Además, la lealtad puede recibir el impacto directo de la justicia percibida (Blodgett et
al., 1997; Smith et al., 1999; Chebat y Slusarczyk, 2005) y de la confianza (Morgan y
Hunt, 1994; Singh y Sirdeshmukh, 2000; Reichheld et al., 2000; Sirdeshmukh et al.,
2002; Harris y Goode, 2004; DeWitt et al., 2008; Kim et al., 2009d).
Son solo la SSR y la lealtad los constructos relacionados con las tres variables de estudio.
Sin embargo, cada una de ellas se asocia de forma específica a otros factores de
recompra como la intención, la actitud, WOM, o el riesgo percibido.
236
CAPÍTULO 5
Hipótesis y modelos de investigación. Diseño del trabajo empírico.
Hipótesis y modelos de
investigación. Diseño del
trabajo empírico.
237
CAPÍTULO 5
Hipótesis y modelos de investigación. Diseño del trabajo empírico.
238
CAPÍTULO 5
Hipótesis y modelos de investigación. Diseño del trabajo empírico.
5. Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
En este capítulo, en la primera parte, se desarrollan las hipótesis de investigación
partiendo de la base de la panorámica del comercio electrónico en España desarrollada
en el capítulo 2 y que investigaba desde un punto de vista cuantitativo las diferencias
sociodemográficas y de usos de los internautas compradores españoles. Las hipótesis
tienen en cuenta de los modelos de adopción y continuidad en el uso/recompra de las
tecnologías estudiados en el capítulo 3 y las variables determinantes en la continuidad
en el uso de las tecnologías en general y del comercio electrónico en particular
analizadas en el capítulo 4.
En la segunda parte se realiza el diseño del trabajo empírico de investigación: se definen
los atributos que caracterizan una investigación (alcance geográfico–temporal, tipología
de la investigación, carácter y ambiente de la investigación, fuentes primarias y
secundarias utilizadas, técnicas de recolección de datos, instrumentos de medida
utilizados y características de la muestra utilizada), encuadrando en estos atributos el
marco de este estudio.
5.1.
Hipótesis y modelos de investigación
Una vez estudiados los principales modelos de continuidad en el uso de las tecnologías,
los factores que determinan la continuidad en el uso y las relaciones entre los mismos el
siguiente paso es definir las hipótesis concretas de esta investigación que serán objeto
de validación en capítulos siguientes. Partiendo de hipótesis generales, éstas se irán
descomponiendo en hipótesis cada vez más específicas.
Las diferencias explicitadas en el capítulo 2 entre compradores constantes, compradores
noveles y compradores con comportamiento de queja y los diferentes modelos y
factores que se han utilizado y utilizan en la literatura científica –descritos en los
capítulos 3 y 4– para predecir el comportamiento de recompra justifican la existencia de
dos modelos en la investigación: un modelo general para compradores que ya han
realizado varios procesos de compra y un modelo de recompra para aquellos
compradores que han experimentado un comportamiento de queja. De esta manera se
obtendrán de manera más detallada los factores determinantes de la repetición del
proceso de compra en el comercio electrónico entre empresas y consumidores finales –
objetivo final de este trabajo–. Por tanto:
239
CAPÍTULO 5
Hipótesis y modelos de investigación. Diseño del trabajo empírico.
HIPÓTESIS A:
Existe una serie de factores que predicen las actitudes e intenciones de recompra a
través de comercio electrónico B2C por parte de los consumidores españoles. Estos
factores son diferentes en su significación estadística y pesos entre los compradores
constantes –habían comprado en 2.010 y al menos una vez en el año 2.009– y los
compradores ocasionales –aquellos que habían realizado compras en 2.010 y en 2.008 o
anteriormente– (gráfico 78).
Hipótesis A
Actitudes e intenciones de
recompra
Factores de influencia
GRÁFICO 78. HIPÓTESIS A
HIPÓTESIS B:
Existe una serie de factores que predicen las actitudes e intenciones de recompra a
través de comercio electrónico B2C por parte de los consumidores españoles cuando los
compradores han tenido un comportamiento de queja en una compra anterior (gráfico
79).
Hipótesis B
Actitudes e intenciones de
recompra en compradores con
comportamiento de queja
Factores diferenciales
GRÁFICO 79. HIPÓTESIS B
En el caso de los compradores constantes y ocasionales de la Hipótesis A, basándose en
el esquema de análisis utilizado en el capítulo 4, podemos dividir los factores en los
siguientes grupos:

Factores basados en variables “marketing”: calidad, valor, satisfacción.
240
CAPÍTULO 5
Hipótesis y modelos de investigación. Diseño del trabajo empírico.

Factores basados en el modelo de confirmación de expectativas y hábito.
En el caso de que los compradores hayan tenido comportamiento de queja de la
Hipótesis B podemos dividir los factores, según el análisis efectuado en el capítulo 4, en
los siguientes grupos:

Factores de naturaleza cognitiva: justicia percibida.

Factores de naturaleza emocional y específica: emociones positivas y negativas,
confianza y satisfacción con la recuperación del servicio.
Por tanto, si seguimos desarrollando con más detalle la hipótesis A en base a la
clasificación de factores anterior podemos enunciar las siguientes hipótesis:
HIPÓTESIS A.1.:
Existe una serie de factores procedentes del marketing como la calidad el valor y la
satisfacción que predicen las actitudes e intenciones de recompra en comercio
electrónico.
HIPÓTESIS A.2:
Existe una serie de factores basados en el Modelo de Confirmación de Expectativas como
la confirmación de expectativas, la utilidad y el hábito que predicen las actitudes e
intenciones de recompra en comercio electrónico B2C.
A continuación, se enuncia otro grupo de hipótesis con más grado de detalle que
desarrollan la hipótesis B para los compradores que han adquirido bienes
anteriormente a través de Internet y que han tenido comportamiento de queja:
HIPÓTESIS B.1.:
Existen una serie de factores cognitivos que predicen las actitudes e intenciones de
recompra en comercio electrónico B2C de los consumidores españoles que han tenido
comportamiento de queja.
HIPÓTESIS B.2.:
Existen una serie de factores emocionales y específicos que predicen las actitudes e
intenciones de recompra en comercio electrónico B2C de los consumidores españoles
que han tenido comportamiento de queja.
241
CAPÍTULO 5
Hipótesis y modelos de investigación. Diseño del trabajo empírico.
Para contrastar las hipótesis descritas en este apartado se realizarán dos trabajos de
campo distintos que se plasmarán en dos modelos: uno para los internautas que han
realizado más de una compra en Internet y otro que estudie los internautas
compradores que en alguna de sus adquisiciones anteriores hayan tenido
comportamiento de queja. En los siguientes apartados se desarrollan, con mayor grado
de detalle, las hipótesis enunciadas anteriormente.
5.1.1. Desarrollo de las hipótesis de compradores constantes y ocasionales
5.1.1.1.
Desarrollo de la Hipótesis A.1.: factores marketing
Hipótesis A.1
Actitudes e intenciones de
recompra
Factores marketing
GRÁFICO 80. FACTORES MÁRKETING DEL MODELO DE COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES
Los constructos calidad, valor y satisfacción y sus relaciones derivan de los modelos de
la literatura científica de marketing de servicios. El interés en estos factores y sus
relaciones provienen de la importancia práctica de estos conceptos en el mundo
empresarial (Oliver et al., 1997). Las relaciones entre los mismos se han desarrollado en
el capítulo 4.
Entre los estudios realizados hay una convergencia sobre la influencia de la calidad
percibida en la mejora de la satisfacción y el valor percibido. A su vez, el valor percibido
predice también la satisfacción.
Cronin et al. (2000) someten a verificación cuatro modelos diferentes (el modelo del
valor, el modelo de la satisfacción, el modelo indirecto y un denominado “modelo de
investigación”) con distintas relaciones entre calidad, valor y satisfacción. Los distintos
estudios de la literatura científica indican que se ha optado por uno u otro modelo
dependiendo de si el estudio concreto tenía una orientación específica a medir la
satisfacción, el valor o la intención de comportamiento.
242
CAPÍTULO 5
Hipótesis y modelos de investigación. Diseño del trabajo empírico.
Bhattacherjee (2001b) y Oliver (1997) defienden que la satisfacción es el mayor
determinante de las intenciones de recompra en comercio electrónico B2C. Los
compradores, a medida que están más satisfechos, comprarán más. De este modo la
satisfacción se considera el factor más importante de comportamiento en la literatura de
continuidad en el uso de las tecnologías.
La diferencia entre valor y satisfacción es notable: mientras que el valor representa lo
que desea obtener el consumidor de una experiencia de consumo, la satisfacción supone
la reacción ante la experiencia, por lo que el valor será antecedente de la satisfacción
(Moliner, 2004). Yu (2006) indica que el valor que percibe un consumidor está
relacionado con su experiencia comprando o usando un producto o servicio.
Una de las acepciones más aceptadas de valor en la literatura científica es la que lo
define como “la evaluación global que hacen los consumidores respecto a la utilidad de
un producto, según su percepción de lo que ellos reciben y de lo que ellos dan” (Pura,
2005). Las primeras investigaciones sobre valor definieron constructos con una
aproximación unidimensional. Sin embargo, esta solución ignora la riqueza conceptual
del valor que debería ser capturado a través de distintos componentes, de manera
multidimensional (Holbrook, 1986).
Actualmente hay ciertas diferencias entre las aproximaciones al constructo
multidimensional según su formulación reflectiva o formativa y los componentes a
incluir en el constructo (Ruiz et al., 2008). Para este estudio se ha elegido una
formulación reflectiva, dominante en la literatura científica (Ruiz et al., 2008). Después
del estudio de la literatura existente, en esta investigación, se ha elegido una
formulación reflectiva basada en los trabajos de Pura sobre servicios de directorio
(Pura, 2005), al considerar que el enfoque utilizado y el tipo de servicio investigado
(directorios) tienen una cierta semejanza con los servicios de compra CE–B2C.
Por otra parte, el diseño de la Web donde se encuentra la tienda de comercio
electrónico, la percepción de confianza en la experiencia de compra, la calidad de la
ayuda y atención recibida, y la personalización (Lee y Lin, 2005) se han revelado como
factores importantes en la calidad percibida por el internauta comprador y que
aparecen reflejados de manera continua en todas las conceptualizaciones de calidad. A
partir de estos elementos y de un estudio de carácter cualitativo entre los usuarios
compradores, se ha decidido –para esta investigación–, conceptualizar el indicador
calidad percibida a partir de tres constructos: calidad del Web, calidad de la atención
243
CAPÍTULO 5
Hipótesis y modelos de investigación. Diseño del trabajo empírico.
personalizada recibida y confianza generada a través de elementos como los sellos de
calidad, también denominados marca de garantía.
Hay diferencias entre valor y calidad: el valor es una relación entre lo que se da y lo que
se recibe y la calidad percibida es la valoración sobre una oferta, que no tiene por qué
incluir la valoración del precio (Moliner, 2004). También la calidad se diferencia de la
satisfacción, ya que la satisfacción va unida a una experiencia de consumo, mientras que
la calidad se puede percibir sin necesidad de una experiencia concreta (Moliner, 2004).
A partir de los datos presentados en el capítulo 2, a medida que los compradores son
más recurrentes destacan como razones para elegir el B2C como canal de compra la
facilidad y el ahorro de tiempo que conlleva, es decir, factores más relacionados con el
valor y la calidad, en contraposición a los compradores con menos experiencia, que
empiezan a utilizar el medio siguiendo recomendaciones de amigos y conocidos.
A partir de las consideraciones anteriores, se enuncia la siguiente hipótesis para cada
uno de los constructos:

Valor:
• H1. El valor percibido por el cliente predice positivamente la satisfacción
percibida.

H1a. La relación entre valor percibido y satisfacción es más
importante en los compradores constantes que en los
ocasionales.

Calidad:
• H2. La calidad percibida por el cliente predice positivamente la satisfacción
percibida.

H2a. La relación entre calidad y satisfacción es más importante
en los compradores constantes que en los ocasionales.
 H3. La calidad percibida por el cliente predice positivamente el valor
percibido.

H3a. La relación entre calidad percibida y valor es más
importante en los compradores constantes que en los
ocasionales.
Las relaciones se plasman en el gráfico 81:
244
CAPÍTULO 5
Hipótesis y modelos de investigación. Diseño del trabajo empírico.
Calidad Web
Valor social
Calidad
Calidad Soporte
H2/H2a
Valor epistémico
Valor emocional
H3/H3a
Valor
Valor condicional
Calidad de la
Confianza
H1/H1a
Valor monetario
Satisfacción
Valor de
conveniencia
GRÁFICO 81. DESARROLLO DE LOS FACTORES MÁRKETING EN COMPRADORES
CONSTANTES Y OCASIONALES
5.1.1.2.
Desarrollo de la Hipótesis A.2.: factores basados en el modelo de
confirmación de expectativas y hábito
Hipótesis A.2
Factores desconfirmación
expectativas
Actitudes e intenciones de
recompra
GRÁFICO 82. FACTORES BASADOS EN EL MODELO DE CONFIRMACIÓN DE EXPECTATIVAS.
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
Las relaciones entre confirmación, satisfacción, utilidad percibida e intención de
recompra provienen del modelo de Bhattacherjee (2001b), basado en el Modelo de la
Confirmación de Expectativas al que se la añadido el constructo hábito. El Modelo de la
Confirmación de Expectativas ha sido ampliamente utilizada en la literatura científica
para estudiar la satisfacción del consumidor y el comportamiento posterior a la compra
(recompra, queja,…). El proceso por el que se produce la intención de recompra en el
marco de la confirmación de expectativas es como sigue:

Se genera una expectación previa a la recompra del producto o servicio.

Se acepta y usa el producto o servicio.

Se forman percepciones sobre el rendimiento del producto, tras un uso inicial.
245
CAPÍTULO 5
Hipótesis y modelos de investigación. Diseño del trabajo empírico.

Se confronta la expectación previa a la compra y la percepción sobre el
rendimiento del producto o servicio.

Se conforma una satisfacción cuando el rendimiento supera las expectativas, el
consumidor queda satisfecho y se genera una intención de recompra. Por tanto,
en este modelo la satisfacción es el elemento clave que conduce a la intención de
recompra.
Por otra parte, el constructo hábito es una tendencia automática que impulsa al
individuo a mantener sus hábitos, y por tanto un individuo que realiza normalmente y
con regularidad compras a través de Internet tenderá a mantener esta conducta en el
futuro. Evidentemente el hábito de compra es mayor en los compradores que tienen una
mayor regularidad en la adquisición de bienes y servicios, por lo que se enuncian las
siguientes hipótesis:

Hábito:
• H4. El hábito de compra predice positivamente la intención de recompra en
CE–B2C.

H4a. El hábito de compra tiene una relación más positiva con la
intención de recompra en CE–B2C en los compradores
constantes que en los ocasionales.
Bhattacherjee (2001b) y Oliver (1997) defienden que la satisfacción es el mayor
determinante de las intenciones de recompra en comercio electrónico B2C. Los
compradores, a medida que están más satisfechos, comprarán más.

Satisfacción:

H5. La satisfacción predice positiva la intención de recompra.
De igual manera, la satisfacción es un factor diferencial en los compradores
según la frecuencia de compra.

H5a. La relación entre satisfacción y recompra es más importante
en los compradores constantes que en los ocasionales.

Confirmación:

H6. La confirmación influye de manera positiva en la satisfacción.

H7. La confirmación influye de manera positiva en la utilidad percibida.

Utilidad:

H8. La utilidad percibida predice positivamente la intención de recompra en
CE–B2C.
246
CAPÍTULO 5
Hipótesis y modelos de investigación. Diseño del trabajo empírico.
La utilidad también se considera un factor diferencial entre los compradores
en comercio electrónico B2C.

H8a. La relación entre utilidad percibida y satisfacción es más
importante en los compradores ocasionales que en los
constantes.
Las relaciones de las hipótesis se plasman en la siguiente gráfica:
H6
H5/ H5a
Satisfacción
Intención de recompra
Confirmación
H8/ H8a
H4/ H4a
Utilidad percibida
H7
Hábito
GRÁFICO 83. DESARROLLO DE LOS FACTORES DE CONFIRMACIÓN DE EXPECTATIVAS Y
HÁBITO DEL MODELO DE COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
Por tanto, para verificar la hipótesis A, las hipótesis A.1 y A.2 y las hipótesis uno a ocho
descritas en los párrafos anteriores, se propone utilizar el siguiente modelo (gráfico 84):
247
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
Calidad Web
Valor social
Calidad
Calidad Soporte
H3/ H3a
Valor epistémico
Valor emocional
H2/ H2a
Valor
Valor condicional
H1/ H1a
Calidad de la
Confianza
Valor monetario
H5/ H5a
H6
Valor de
conveniencia
Satisfacción
Confirmación
H4/ H4a
H7
H8/ H8a
Utilidad percibida
GRÁFICO 84. MODELO DE COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
248
Intención de
recompra
Hábito
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
En la siguiente tabla se resumen las hipótesis utilizadas:
Variable
Antecedente
Valor
Calidad
Hábito
Satisfacción
Confirmación
Utilidad
percibida
Variable
endógena
Satisfacción
Naturaleza de
la relación
+
Satisfacción
+
Satisfacción
+
Satisfacción
+
Valor
Intención de
recompra
Tipo de Hipótesis
Hipótesis
H1
+
General
Diferencial
compradores
constantes–ocasionales
General
Diferencial
compradores
constantes–ocasionales
General
+
General
H4
Intención de
recompra
+
Diferencial
compradores
constantes–ocasionales
H4a
Intención de
recompra
+
General
H5
Intención de
recompra
+
Satisfacción
Utilidad
Percibida
Intención de
recompra
H1a
H2
H2a
H3
+
Diferencial
compradores
constantes–ocasionales
General
+
General
H7
+
General
H8
H5a
H6
Diferencial
compradores
H8a
constantes–ocasionales
TABLA 16. RESUMEN DE HIPÓTESIS PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES CONSTANTES Y
Intención de
recompra
+
OCASIONALES
5.1.2. Desarrollo de las hipótesis de los compradores con comportamiento de queja
5.1.2.1.
Desarrollo de la hipótesis B.1.: factores de naturaleza cognitiva
Hipótesis B.1
Actitudes e intenciones de
recompra con comportamiento
de queja
Factores cognitivos
GRÁFICO 85. FACTORES COGNITIVOS EN COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE
QUEJA
249
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
La teoría de la justicia percibida de Adams (1963) se ha convertido en un instrumento
de gran eficacia para estudiar las reacciones de los individuos en comportamiento de
queja (Río–Lanza et al., 2009). De acuerdo a esta teoría, percibimos lo que nos da una
situación de trabajo con relación a lo que aportamos y después comparamos el ratio
entre esfuerzo y resultado que obtuvimos en relación a otra persona que realizó la
misma actividad.
Utilizando la teoría de control de los afectos (ACT), Chebat y Slusarczyk (2005) señalan
que dependiendo del nivel de justicia percibida, los individuos experimentan emociones
y se involucran en comportamientos coherentes con las impresiones y sentimientos que
experimentan en una recuperación de servicio (SR).
No existen demasiados estudios que analicen las reacciones de los efectos emocionales a
la justicia percibida y buena parte de ellos son diseños experimentales, midiendo la
reacción producida en una situación manipulada (Chebat y Slusarczyk, 2005). Los
resultados muestran que niveles bajos de justicia percibida corresponden a altos niveles
de emociones negativas y bajos niveles de emociones positivas.
Por tanto, podemos enunciar las siguientes hipótesis (gráfico 86):

Justicia percibida

H1. La justicia percibida predice negativamente las emociones negativas.

H2. La justicia percibida predice positivamente las emociones positivas.
Justicia
Distributiva
Justicia
Procedimental
H1
Emociones
Negativas
Justicia
H2
Justicia
Interaccional
Emociones
Positivas
GRÁFICO 86. DESARROLLO DE FACTORES COGNITIVOS EN COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA
250
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
5.1.2.2.
Desarrollo de la hipótesis B.2.: factores de naturaleza emocional y
específica
Hipótesis B.2
Actitudes e intenciones de
recompra con comportamiento
de queja
Factores emocionales
GRÁFICO 87. FACTORES EMOCIONALES EN COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE
QUEJA
La teoría del control del afecto (ACT) ha permitido una aproximación a la influencia de
las emociones sobre la lealtad. Cuando un consumidor sufre una recuperación de
servicio inadecuada expresará sus emociones y actuará de manera que le permita
recuperar su propia identidad (Chebat y Slusarczyk, 2005).
Existe una corriente creciente en la literatura científica sobre el papel de las emociones
en el inicio y sostenimiento de relaciones, aunque solo recientemente se ha comenzado a
explorar las influencia de algunas emociones en la confianza en contextos de SR (Kim et
al., 2004). Emociones con valencia muy negativa (como la ira), pueden desempeñar un
importante papel moderador en estos procesos, dañando la confianza. Es muy posible
que acciones que mitiguen esta clase de emociones puedan ayudar a recuperar la
confianza (Dunn y Schweitzer, 2005).
De la misma manera, las emociones desempeñan un importante papel en la construcción
de la confianza. Las emociones positivas permiten a los individuos dar el “salto de fe”
para pasar de los sentimientos a las creencias (Andersen y Kumar, 2006). Las emociones
experimentadas por los clientes como resultado de la justicia percibida tienen efecto
sobre la lealtad (DeWitt et al., 2008). En un contexto de recuperación de servicio con
resultado positivo un individuo permanece leal al proveedor. Si se producen emociones
negativas puede producirse deslealtad o la baja en el servicio (DeWitt et al., 2008). La
interacción entre personas conlleva respuestas emocionales que tendrán influencia en el
sostenimiento de las relaciones (Hallén y Seyed–Mohamed, 1991).
Las emociones tienen influencia en la satisfacción con la recuperación del servicio:
Andersen y Kumar (2006) han probado la influencia de las emociones negativas en la
satisfacción con la recuperación del servicio y Schoefer y Ennew (2005) han sugerido
251
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
una influencia directa de las emociones en la satisfacción del consumidor. La distinción
entre emociones positivas y negativas desarrollada en el capítulo anterior permite un
mayor detalle en el modelo.
En nuestro estudio del capítulo 4 pudimos distinguir dos tipos de satisfacción: la
satisfacción con una transacción específica y la satisfacción acumulada (Johnson et al.
1995). La satisfacción acumulada se refiere a la satisfacción de un cliente con múltiples
interacciones con la empresa a través del tiempo (Bitner y Hubbert, 1994). Muchos
estudios de investigación se han centrado en la satisfacción después de un proceso
específico –por ejemplo, una recuperación de servicio– (Río Lanza et al., 2009; Karatepe
2006; Yi, 1991). Sin embargo, es esencial tomar en cuenta la satisfacción acumulada en
un modelo de satisfacción con la recuperación del servicio (SSR), cuyo propósito es
proporcionar información acerca de las actitudes y comportamientos del consumidor,
teniendo en cuenta que aunque el resultado de una transacción específica puede no ser
completamente satisfactorio, las transacciones acumuladas en su conjunto podrían
implicar un aumento en la satisfacción general y, además, proporcionará una
perspectiva más amplia sobre el comportamiento del consumidor (Maxham y
Netemeyer, 2002).
La confianza es un ingrediente esencial en el comercio electrónico para crear
consumidores satisfechos y leales (Ratnasingham, 1998). Las experiencias satisfactorias
con los proveedores de servicios van creando mayores niveles de confianza que
influirán en las relaciones a largo plazo (Genesan, 1994).
En un contexto de SSR, la confianza de un cliente refleja su disposición a aceptar la
vulnerabilidad, esperando una solución positiva de fallo en el servicio Dunn y
Schweitzer (2005). En el caso de que el cliente reciba una respuesta no deseada a su
queja, perderá la confianza en la organización (DeWitt et al., 2008).
Además, la confianza tiene una influencia positiva en la relación comprador–vendedor
aunque esta ya sea beneficiosa (Selnes, 1998). En SR, si existe satisfacción, la confianza
permite que el cliente genere un boca–a–oreja positivo hacia la compañía,
proporcionando buenas referencias (Kim et al., 2009). Estudios anteriores han
confirmado la relación positiva entre la SSR y la confianza (Kim et al., 2009) y también
han encontrado la confianza como un fuerte predictor de la satisfacción, en entornos en
línea (Gummerus, et al.; Harris y Goode, 2004).
252
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
La confianza es un antecedente fundamental de la construcción de relaciones entre el
comprador y el vendedor (Sirdeshmukh et al., 2002; Verhoef et al., 2002). En cualquier
relación de este tipo, las evaluaciones de confianza de los consumidores antes de una
operación específica, tienen una influencia directa sobre su satisfacción después de la
compra (Singh y Sirdeshmukh, 2000). En el contexto del comercio electrónico, donde la
confianza puede actuar como un detonante para iniciar una transacción, esta relación
también puede ser cierta.
Investigaciones recientes han comenzado a explorar la influencia de las emociones en la
confianza en situaciones de recuperación de servicio (Kim et al., 2004). Emociones muy
negativas pueden jugar un papel mediador significativo, a través de la confianza.
De acuerdo a lo anterior, enunciamos las siguientes hipótesis, que se plasman
gráficamente en la siguiente gráfica:

Emociones negativas:

H3. Las emociones negativas predicen negativamente la satisfacción con la
recuperación del servicio (SR).

H4. Las emociones negativas generadas en un proceso de SR predicen
negativamente la confianza.


H5. Las emociones negativas predicen negativamente la lealtad.
Emociones positivas:

H6. Las emociones positivas predicen positivamente la satisfacción con la
recuperación del servicio.

H7. Las emociones positivas generadas en un proceso de SR predicen
positivamente la confianza.

H8. Las emociones positivas predicen positivamente la lealtad.
De las referencias anteriores podemos establecer las siguientes hipótesis:


Satisfacción con la recuperación del servicio:

H9. La SSR predice de manera positiva la satisfacción acumulada.

H10. La SSR predice de manera positiva la confianza del consumidor.
Confianza:

H11. La confianza predice de manera positiva la satisfacción acumulada.

H12. La confianza predice de manera positiva el boca–a–oreja.

H13. La confianza predice de manera positiva la lealtad.
253
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
o
Confianza como variable mediadora: la confianza actúa como variable
mediadora:


Entre la SSR y la satisfacción acumulada.

Entre las emociones negativas y la lealtad.

Entre las emociones positivas y la lealtad.
Satisfacción acumulada

H14. La satisfacción acumulada predice de manera positiva el boca–a–oreja.
Satisfacción con
recuperación del
servicio
H3
Emociones
Negativas
H4
H6
H9
Satisfacción
acumulada
H10
H11
H5
H14
Confianza
H12
Emociones
Positivas
H7
H8
H13
Boca a oreja
Lealtad
GRÁFICO 88. DESARROLLO DE FACTORES EMOCIONALES Y ESPECÍFICOS EN
COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
De las hipótesis desarrolladas anteriormente se presenta el modelo final (gráfico 88)
para compradores con comportamiento de queja, cuyas hipótesis serán verificadas en el
siguiente capítulo:
254
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
GRÁFICO 89. MODELO DE COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
255
A continuación se presentan en forma de tabla las hipótesis de detalles desarrolladas para
los compradores con comportamiento de queja (tabla 17):
Variable Antecedente
Variable
endógena
Naturaleza
de la
relación
Hipótesis
Justicia
Emociones
Negativas
–
H1
Justicia
Emociones
Positivas
+
H2
Satisfacción con
recuperación del
servicio
–
H3
Confianza
–
H4
Lealtad
–
H5
Satisfacción con
recuperación del
servicio
+
H6
Confianza
+
H7
Lealtad
+
H8
Satisfacción
acumulada
+
H9
Confianza
+
H10
Satisfacción
acumulada
+
H11
Boca–a–oreja
+
H12
Lealtad
+
H13
Confianza como mediadora de
satisfacción con la recuperación del
servicio y emociones positivas y
negativas
Satisfacción
acumulada y
lealtad
+
Hmediación
Satisfacción acumulada
Boca–a–oreja
+
H14
Emociones negativas
Emociones positivas
Satisfacción con recuperación del
servicio
Confianza
TABLA 17. HIPÓTESIS PARA COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
256
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
5.2.
Diseño del trabajo empírico
En esta segunda parte del capítulo se expone la metodología y características del estudio
empírico que permitirán, posteriormente, validar el modelo y contrastar sus hipótesis.
Para ello, se aportará información sobre los siguientes aspectos:
•
Definición de las características de la presente investigación y de su alcance
geográfico y temporal. En esta sección se describen los distintos tipos de
investigación científica.
•
Fuentes de investigación. Se describen las fuentes de investigación primarias y
secundarias y sus características. También se detallan los métodos de recolección
de datos, los instrumentos de medida utilizados y se detalla la definición de las
escalas de Likert empleadas para la medición de las variables del modelo.
•
Detalle de la población muestral: en esta sección se presentan las características y
las variables sociodemográficas de la muestra obtenida tras la aplicación del
instrumento de medida
5.2.1. Características de la investigación
El objetivo del presente estudio es investigar los factores por los que una persona, una vez
que ha comprado en comercio electrónico B2C, vuelve a comprar utilizando este mismo
canal. Por tanto es una investigación de la conducta humana utilizando tecnologías de la
información (el comercio electrónico entre empresas y particulares), con el fin de explicar
hasta qué punto una serie de distintos factores (justicia, emociones, calidad, valor,
satisfacción, etc…) pueden predecir la intención de recompra de los sistemas de comercio
electrónico por parte de los individuos. Por tanto, la investigación se puede considerar
perteneciente al ámbito de las ciencias sociales (Kuper y Kuper, 1985).
5.2.1.1.
Alcance geográfico–temporal del estudio
El objetivo principal de esta investigación ha sido la propuesta y validación de factores que
predicen la recompra en comercio electrónico B2C. Dichos factores se integran en dos
modelos de continuidad en el uso del comercio electrónico entre empresas y particulares
(B2C) en España, uno para usuarios compradores constantes (habían comprado al menos
una vez antes en el último año) y ocasionales (habían comprado al menos una vez antes
hace más de un año) y otro para usuarios que han experimentado un comportamiento de
queja.
257
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
El estudio empírico para la presente investigación se ha realizado en pasos sucesivos entre
los años 2008 y 2011, debido a varios motivos:
1. En primer lugar se ha realizado un estudio de carácter descriptivo,
fundamentalmente desde el punto de vista de la demanda, del comercio
electrónico B2C en España utilizando fuentes secundarias y procesando datos
segmentándolos según internautas compradores y constantes.
2. Para seleccionar el espacio muestral del comprador constante y ocasional se ha
realizado un análisis longitudinal, lo que implica tener datos a lo largo del tiempo
para establecer si el ciudadano había comprado anteriormente alguna vez
mediante tecnologías de comercio electrónico o no. También era interesante medir
la variación de la frecuencia de compra.
3. El comercio electrónico B2C en España ha tenido en los últimos años un
crecimiento en volumen de mercado de dos dígitos anuales, lo que ha hecho
necesaria una recopilación continua de datos que dé cuenta de los avances
experimentados.
4. De igual manera, los factores y modelos explicativos de comercio electrónico, al ser
un instrumento de gran utilidad se encuentran en revisión y actualización
constantes, lo que obliga a realizar nuevos trabajo de campo adecuado a los nuevos
factores y modelos y que permitan un refinamiento de las escalas de Likert
utilizadas.
La dificultad para investigar algunos colectivos ha exigido distintos trabajos de campo. Por
ejemplo, el conseguir una muestra suficiente de usuarios compradores que habían tenido
comportamiento de queja y habían vuelto a comprar exigió una técnica de recogida de
información distinta a la de los usuarios compradores constantes.
5.2.1.2.
Tipología de investigación
Kinnear y Taylor (1989) distinguen cuatro tipologías distintas en investigación en ciencias
sociales:

Investigación exploratoria: la investigación exploratoria es un primer paso para
obtener información para la toma de decisiones. El propósito de esta investigación
es formular hipótesis y definir oportunidades presentes en la situación susceptible
de investigación. Es apropiada para identificar problemas y oportunidades,
adquirir una mejor perspectiva sobre el problema a investigar y, en general,
obtener información sobre problemas asociados.
258
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico

Investigación descriptiva: la investigación descriptiva cuantifica las características
de los fenómenos del mercado y determina con qué frecuencia sucede un
fenómeno, siendo capaz de formular pronósticos. Esta investigación permite
estudiar el perfil del consumidor.

Investigación causal: realiza suposiciones sobre las relaciones causa–efecto y tiene
por objeto recolectar evidencias acerca de estas relaciones. Los objetivos de la
investigación causal son entender qué variables son la causa y qué variables son el
efecto.

Investigación experimental: un experimento se lleva a cabo cuando una o más de
las variables independientes se manipulan o controlan concienzudamente y se
mide su efecto sobre las variables dependientes. El objetivo de la investigación
experimental es medir el efecto de las variables independientes sobre una variable
dependiente, mientras se controlan otras variables que puedan originar
inferencias de causalidad.
Hair et al. (2009) distinguen entre investigaciones confirmatorias y exploratorias según su
objetivo sea confirmar una relación especificada o definir las posibles relaciones de forma
general utilizando técnicas multivariantes (investigaciones exploratorias).
La investigación confirmatoria o deductiva tiene como principal objetivo el contraste de
hipótesis (afirmaciones a comprobar). Posteriormente, tras obtener una muestra de datos
válida y suficiente, la investigación confirmatoria valida o refuta las hipótesis propuestas.
La selección de la muestra a investigar se realiza utilizando criterios estadísticos
intentando extrapolar los resultados al resto del universo.
En sentido contrario las investigaciones confirmatorias suelen ser estructuradas y
definidas, poco flexibles y muy rigurosas estando vinculadas a metodologías cuantitativas.
La investigación exploratoria es flexible y poco estructurada. No se puede garantizar su
validez debido a que no se estudia todo el universo no pudiendo extrapolar los resultados
a la población objeto del estudio o pudiendo extrapolarlos con un elevado grado de
incertidumbre.
Por tanto, atendiendo a los objetivos de la investigación, en la que se buscan factores
específicos –novedosos o ya utilizados– para establecer modelos de recompra, podemos
definir la investigación principal a realizar como de carácter exploratorio. En el siguiente
capítulo se detallarán las técnicas multivariantes de análisis estadístico que han sido
259
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
utilizadas para la validación de los datos del modelo. Además, la investigación realizada en
el capítulo 2 sobre el comercio electrónico en España tiene un carácter descriptivo.
5.2.1.3.
Carácter y ambiente de la investigación
Hair et al. (2009) dividen los diseños de investigación en cuantitativos y cualitativos. Las
ciencias sociales utilizan una u otra metodología según sea la realidad a observar. Los
estudios cuantitativos ofrecen evidencias cuantificables de la realidad y observan
similitudes en los comportamientos (residenciales, estudios, renta, edad, etc.). En una
investigación cuantitativa, la estrategia más común para poder acceder a los datos es la
encuesta. Esta investigación tiene, básicamente, un diseño cuantitativo. Los datos han sido
recogidos tanto mediante entrevistas telefónicas a un panel de consumidores como de
encuestas vía Internet a una base de datos de internautas españoles.
Los estudios cualitativos nos ayudan comprender significados y extraer discursos, es decir
nos permiten en mayor medida observar la diversidad de los casos. Por tanto, las técnicas
cualitativas buscan la interpretación del fenómeno a través de la observación directa del
investigador o mediante el análisis de los discursos de los participantes en el estudio. El
análisis de los discursos permite obtener información sobre las actitudes de un
determinado grupo, sus valores o aspectos culturales específicos.
Las técnicas más importantes de captación de datos cualitativos son las entrevistas en
profundidad (entrevistas sin cuestionario en las que un investigador experto guía a una
persona o experto sobre un tema a tratar), el grupo de discusión (reunión de siete a nueve
personas que representan un determinado grupo social o de expertos). En los grupos de
discusión se elige a las personas como representativas de un grupo, perfil o discurso
social.
Por tanto, mientras las técnicas cuantitativas nos permiten cuantificar, las técnicas
cualitativas nos permiten una valoración inicial, a la que puede seguirle una cuantificación.
Por tanto podemos afirmar que las técnicas cualitativas y cuantitativas son
complementarias, permitiéndonos, cuando se usan conjuntamente el conocimiento de los
hechos o de fenómenos sociales complejos. Con respecto a las técnicas estadísticas
empleadas con posterioridad al trabajo de campo se realizarán análisis a través de
técnicas de mínimos cuadrados parciales como se describirá en el capítulo 6 con mayor
profundidad.
260
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
En cuanto al ambiente de la investigación se puede distinguir dos tipologías: ambiente en
condiciones controladas –estudio de laboratorio– o en las condiciones actuales del
entorno –estudio de campo– (Boudreau et al., 2001). En el laboratorio los factores que
influyen sobre los resultados pueden controlarse de manera efectiva, provocando que el
investigador se sienta más confiado en la solidez y exactitud de sus hallazgos, a cambio de
la dificultad de la generalización de los datos en una atmósfera poco realista. Por tanto el
dilema es el sacrificio de una atmósfera más realista en el trabajo de campo que nos de
resultados que se pueden generalizar más fácilmente sacrificando el control y la precisión
que obtenemos con métodos de laboratorio. Esta investigación se encuadra dentro de los
estudios de campo, ya que se han recogido datos reales de los individuos entrevistados en
condiciones actuales del entorno.
5.2.2. Fuentes utilizadas en la investigación
Las fuentes de información son aquellos medios que satisfacen las necesidades de
conocimiento de una situación y de los cuales procede la información que será utilizada
para lograr los objetivos esperados. Las fuentes de información se clasifican en fuentes
primarias y fuentes secundarias de información.
Las fuentes primarias son aquellas en las que los datos provienen directamente de la
población o muestra de la población, mientras que las fuentes secundarias son aquellas
que ya existen provenientes de datos pre–elaborados, y pueden ser datos obtenidos de
informes públicos, anuarios estadísticos, de Internet, medios de comunicación.
Las fuentes de información pueden ser de observación directa e indirecta. La observación
es directa cuando el investigador toma directamente los datos de la población, sin
necesidad de medios como cuestionarios o entrevistadores. Se obtienen por medio de una
investigación directa y específica al objetivo de investigación definido para el estudio.
En esta investigación se han utilizado fuentes de datos primarias y secundarias, todas ellas
de observación indirecta.
5.2.2.1.
5.2.2.1.1.
Recolección de datos
Compradores constantes y ocasionales
Para la realización del estudio a los compradores constantes y ocasionales se ha procedido
a la realización de encuestas personales vía telefónica a usuarios no compradores
261
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
pertenecientes a un panel de hogares (también denominado panel de consumidores)
representativo de la población española entre los años 2008 y 2011.
Un panel de consumidores es una técnica de investigación de mercados que recoge de
forma periódica información sobre las compras que realiza una muestra constante y
representativa de la población («los panelistas»), en un mercado determinado. La
característica fundamental del panel es que sus miembros han aceptado participar
durante un tiempo mínimo determinado, emitiendo su opinión y contestando encuestas,
rellenando diarios de compras o aportando facturas de servicios para luego ser
procesadas. La elección de un panel de consumo tiene una serie de ventajas respecto a
otras metodologías:
•
Son estudios a largo plazo, por lo que se invierte en captar y formar a grandes
muestras de consumidores, así como en tecnologías para la recogida de la
información. Por tanto, la información obtenida es de excelente calidad y podemos
analizarla con gran seguridad estadística incluso para pequeños segmentos,
obteniendo tendencias de consumo.
•
Los participantes en el panel pueden registrar información (en diarios de compras
o lectores de códigos de barras) que permiten obtener información más precisa y
rica que otras metodologías basadas en el recuerdo del entrevistado. En ocasiones
el participante en el panel recoge información específica que luego será
procesadas por los administradores del panel.
•
El uso de una muestra constante permite obtener cambios en hábitos de
segmentos de consumidores. Así, al ser una recogida de datos continua es posible
conocer qué marcas y/o servicios que utilizaban los consumidores hace un año
utilizan actualmente. Un panel funciona como un universo en sí mismo y
habitualmente es representativo de una población específica. Generalmente,
cuando se generan investigaciones de mercado, se mandan invitaciones a
participar a un porcentaje del mismo, buscando la representatividad que se haya
definido en la investigación. Para el panelista, la posibilidad de participar y
permanecer en el Panel debe ser opcional, teniendo mecanismos para poder
abandonar el panel cuando lo considere oportuno.
5.2.2.1.2.
Compradores con comportamiento de queja
Para el estudio de los compradores con comportamiento de queja se ha utilizado un
cuestionario enviado a una base de datos de internautas on–line, utilizando una técnica de
262
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
autodeclaración a través de Internet. Partiendo de una pregunta filtro de si había tenido
algún problema en las compras realizadas a través de Internet se caracterizaba el tipo de
problema y las siguientes compras.
5.2.2.2.
Instrumentos de medida
Dadas las características de la investigación explicitadas hasta este momento y su
orientación general hacia una investigación social, cuantitativa y de ambiente de estudio
de campo, se ha utilizado el cuestionario como principal instrumento de recogida de la
información. El cuestionario es el método más utilizado de obtención de información en la
gran mayoría de las investigaciones sociales y estudios de mercado.
5.2.2.2.1.
Cuestionario
El cuestionario es una lista de preguntas, realizadas para un fin determinado, que deben
estar redactadas de forma coherente, organizada y secuenciadas de tal manera que sus
respuestas nos puedan ofrecer toda la información que se precisa (Kinnear y Taylor,
1989).
Un cuestionario debe comenzar identificando al encuestador por su nombre –en caso de
técnicas telefónicas o de entrevista personal–, nombrando la institución u organización
que dirige la encuesta y una descripción sencilla sobre su contenido. A continuación
deberían estar las preguntas propias de la investigación, ordenadas de menor a mayor
dificultad. Los datos de identificación y de caracterización sociodemográfica del
encuestado –nombre, apellidos, sexo, edad o fecha de nacimiento, estado civil, ocupación
actual, e ingresos– deberían preguntarse al final.
A la hora de redactar las preguntas del cuestionario debemos de tener en cuenta algunas
consideraciones (Kinnear y Taylor, 1989):

El cuestionario debe ser claro y conciso, evitando preguntas ambiguas que
sugieran diferentes respuestas. Lo ideal sería que con el menor número de
preguntas, se obtenga la máxima información. Para ello se deben formular
preguntas de fácil contestación que, por ejemplo, no requieran la realización de
cálculos por parte del entrevistado.

Claridad de la redacción, evitando preguntas ambiguas o que sugieran respuestas
incorrectas, por lo que deben estar formuladas las preguntas de la forma más
sencilla.
263
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico

Discreción: un cuestionario no debe tener preguntas indiscretas que puedan
ofender al entrevistado.

Orden de las preguntas: estas deben tener una secuencia y un orden lógico, de
menor a mayor dificultad y siempre agrupando por temas las que tengan relación
entre ellas.
Un cuestionario deberá incluir preguntas de distintos tipos:

Preguntas introductoras o motivadoras: son las que se realizan al principio de la
entrevista y que tienen como objetivo despertar el interés de la persona que se va
a entrevistar, intentando motivarle y predisponerle favorablemente para la
realización del cuestionario. Su único objetivo es facilitar la entrevista.

Preguntas abiertas: son preguntas en las que se permite al encuestado responder
de forma libre al entrevistado. Permiten una mayor riqueza en el discurso y
contestaciones de los encuestados, pero tienen el inconveniente de que las
respuestas son difíciles de tabular.

Preguntas cerradas: solo se permite contestar mediante una serie de alternativas.
Permiten una fácil cuantificación.

Preguntas semi–abiertas (o semi–cerradas): Son preguntas de características
intermedias entre las preguntas cerradas y abiertas.

Preguntas en batería: son aquellas que se planifican para realizarlas
secuencialmente en función de la respuesta dada a la pregunta de la secuencia
anterior.

Preguntas de evaluación: son preguntas dirigidas a obtener del entrevistado una
valoración. Pueden proporcionar una valoración de carácter numérico o una
valoración de carácter cualitativo. Este tipo de preguntas va a ser la más utilizada
en esta investigación.
En este estudio se ha utilizado como instrumento de recogida el cuestionario con
preguntas cerradas y de evaluación. Para evaluar se han utilizado escalas de Likert, que se
describen en el siguiente apartado.
5.2.2.3.
Escalas de Likert
La escala de Likert es un modelo metodológico de medida de actitudes, opiniones,
sentimientos y percepciones en el que los propios sujetos se gradúan o escalan respecto al
objeto de actitud. Por tanto, con el método de Likert se escalan los sujetos, no los objetos.
Son los individuos los que se sitúan en las dimensiones de actitud y no los reactivos o
264
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
ítems. Por tanto, en la técnica Likert se asume un nivel de medida ordinal en la que los
sujetos son ordenados según su posición favorable o no hacia la actitud en cuestión.
La construcción de una escala tipo Likert supone las siguientes fases (Sarabia, 1999):

Preparación de los ítems o indicadores iniciales.

Administración de indicadores a una muestra de sujetos.

Asignación de las puntuaciones.

Análisis de la fiabilidad de la escala.
En la preparación de los indicadores iniciales se parte de un número mayor de enunciados
de los que se utilizarán en la escala final y sobre los que es necesario tener un
conocimiento profundo sobre el tema objeto de estudio, justificado por su extensión en el
uso en la escala revisada y la justificación de las ventajas en la etapa de análisis (Sarabia,
1999). Para ello es importante seguir los siguientes pasos:

Revisión de la literatura científica correspondiente a cada factor generando un
listado de ítems preliminar.

Revisión de la lista preliminar por expertos académicos y profesionales en ámbitos
relacionados con el comercio electrónico.

Realización de test piloto para confirmar que las preguntas del cuestionario se
entienden en su totalidad y recepción de sugerencias por los integrantes del test
piloto.

Preparación y distribución del cuestionario definitivo por medio postal, telefónico
o a través e Internet.
La selección de las proposiciones Likert debe proporcionar unas sentencias para un
cuestionario claro y conciso, expresando el comportamiento deseado en forma categórica
y refiriéndose a una sola variable de actitud.
Los ítems se presentan en un cuestionario o escala, de modo que para cada uno de ellos
hay distintas alternativas graduadas en intensidad:

Absolutamente de acuerdo (7).

Bastante de acuerdo (6).

Algo de acuerdo (5).

Indiferente (ni en acuerdo ni en desacuerdo) (4).

Parcialmente en desacuerdo (3).
265
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico

Bastante en desacuerdo (2).

Absolutamente en desacuerdo (1).
La mayoría de los investigadores se inclinan por escalas con cinco o siete puntos, que
permiten un punto central de indiferencia, hecho que no es posible con las escalas pares.
Por otra parte, en algunas investigaciones es preferible evitar sesgos de respuesta
intermedios, por lo que son propicias a la utilización de escalas pares. La decisión final
sobre el número de grados que debe tener una escala es un aspecto a tener en cuenta.
Según Nunnally (1978) la fiabilidad de las escalas individuales de evaluación está en
función directa del número de grados de la escala.
La presentación material de la escala suele ser gráfica o numérica. La escala gráfica
disminuye los errores que se producen al registrar las evaluaciones.
El método de Likert presenta un conjunto de ventajas y desventajas (Sarabia, 1999). En
cuanto a las ventajas se destaca la sencilla construcción, con un número de indicadores
menores que en otro tipo de escalas y permitiéndose la utilización de ítems que no están
directamente relacionados con la actitud que se pretende medir, pero también presenta
inconvenientes: la magnitud comparativa no expresa en qué medida es más favorable la
actitud de un individuo respecto de otro, presentándose problemas de validación de la
escala de medida que deben ser realizadas con técnicas estadísticas como la del α de
Cronbach y el análisis factorial, que se verán en detalle en los siguientes capítulos.
5.2.2.3.1.
Estudio de compradores constantes y ocasionales
Para realizar el cuestionario estructurado se diseñó un cuestionario previo de prueba
adaptando al idioma y a las características de los usuarios españoles los ítems de la
literatura científica. El cuestionario resultante se sometió a un pre–test para obtener la
formulación definitiva. Todos los ítems se midieron empleando una escala de Likert de
siete puntos, variando desde 1 (totalmente en desacuerdo) hasta 7 (totalmente de
acuerdo).
Los ítems utilizados finalmente en la encuesta han sido validados en estudios anteriores. A
continuación se indica el constructo y su fuente en la literatura científica: valor (Pura,
2005), calidad (Lee y Lin, 2005; Collier y Bienstock, 2006), utilidad, conformidad,
satisfacción e intención de recompra (Bhattacherjee, 2001 b). Finalmente, la medida del
hábito de compra actual fue adaptado de (Liao et al., 2006).
266
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
Para medir la escala de valor (tabla 18), se han utilizado las dimensiones de valor
epistémico, valor condicional, valor social, valor emocional, valor monetario y valor de
comodidad, utilizando una escala reflectiva multidimensional (Pura, 2005), ya que de
todas las escalas estudiadas es la que mejor se adapta al contexto del comercio electrónico.
Constructo
Codificación
VA1
Valor
Formulación indicadores
Uso Internet para experimentar
nuevas maneras de hacer compras
VA2
Me gusta probar Internet para
nuevos usos, como por ejemplo, el
realizar compras
VA3
Valoro que las tiendas de Internet
pueden ayudarme a cubrir mis
necesidades de compras en
situaciones específicas (por
ejemplo si me encuentro enfermo y
no puedo salir a comprar)
VA4
Comprar por Internet es
interesante para acceder a
productos que necesito
puntualmente y que no se venden
en las tiendas presenciales de la
zona (por ejemplo una especie para
comprar una comida exótica)
VA5
Comprar por Internet es muy útil
cuando necesitas un producto que
está agotado en las tiendas
presenciales (por ejemplo, un
juguete en Navidad que podrías
comprar en otro país)
VA6
VA7
VA8
VA9
VA10
VA11
VA12
Comprar por Internet da una buena
impresión de mi a otras personas
Usar Internet para comprar me
ayuda a sentirme aceptado por las
personas más cercanas a mi
entorno
Disfruto comprando por Internet
Comprar por Internet me hace
sentirme bien
Las tiendas de Internet son más
baratas que las tiendas
tradicionales
Las tiendas de Internet ofrecen
productos de calidad a buen precio
Ahorro tiempo y dinero cuando
compro por Internet
Dimensión
Referencia
Valor
Epistémico
Valor
Condicional
Adaptado de
Pura (2005)
Valor Social
Valor
Emocional
Valor
Monetario
Valor
Comodidad
Comprar por Internet me hace la
VA13
vida más fácil
TABLA 18. ESCALA DE LIKERT DE VALOR UTILIZADA PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES
CONSTANTES Y OCASIONALES
267
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
La definición de la escala de calidad (tabla 19) ha resultado especialmente compleja de
definir, por la gran cantidad de dimensiones y variedades existentes en la literatura
científica. Al final se ha optado por adaptar dimensiones de escalas existentes muy
específicas, centradas en la calidad de la web de compra, de la atención y precisión de la
información utilizadas y de la confianza. Para ello se han adaptado las escalas de Lee y Lin
(2005) y Collier y Bienstock (2006).
Constructo
Codificación
Formulación indicadores
QU1
Las tiendas de comercio electrónico
son visualmente atractivas
QU2
Puedo acceder rápidamente a los
productos que necesito en la tienda
de Internet
QU3
Las tiendas de comercio electrónico
me dicen cuando me llegarán los
productos o servicios que he
comprado
QU4
Calidad
QU5
QU6
QU7
Si tengo alguna cuestión, las tiendas
de Internet responden rápidamente
Las tiendas de Internet
proporcionan atención
personalizada
Cuando las tiendas de comercio
electrónico prometen algo (plazos
de entrega, garantías) lo cumplen
Las tiendas de comercio electrónico
en Internet son fiables y honestas, e
inspiran confianza
Dimensión
Referencia
Calidad Web
Calidad
atención y
precisión de
la
información
Adaptado de
Lee y Lin
(2005) y
Collier y
Bienstock
(2006)
Calidad de la
confianza
Los sellos de calidad ó códigos de
confianza son importantes a la hora
de confiar en una tienda de Internet
TABLA 19. ESCALA DE LIKERT DE CALIDAD UTILIZADA PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES
QU8
CONSTANTES Y OCASIONALES
Las escalas de confirmación, satisfacción, utilidad percibida e intención de recompra
(tablas 20, 21, 22 y 23) se adaptaron y tradujeron al castellano de los modelos de
confirmación de expectativas del estudio de Bhattacherjee (2001a), un punto de partida
clásico de los modelos e investigación en la continuidad de las tecnologías en general y en
particular en la recompra.
268
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
Constructo
Confirmación
Codificación
Formulación indicadores
CO1
Mi experiencia comprando por
Internet ha sido mejor de lo que
esperaba
CO2
El nivel de servicio que me han
dado las tiendas de Internet ha
sido mejor que el que esperaba
Dimensión
Referencia
Adaptado de
Bhattacherjee
(2001b)
En general, la mayoría de mis
expectativas de la compra a través
de Internet se han cumplido
TABLA 20. ESCALA DE LIKERT DE CONFIRMACIÓN PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES
CO3
CONSTANTES Y OCASIONALES
Constructo
Codificación
Formulación indicadores
Dimensión
Referencia
Me gusta comprar a través de
Internet
Adaptado de
Estoy encantado con mi experiencia
Satisfacción
SA2
Bhattacherjee
en las compras por Internet.
(2001b)
Estoy satisfecho con mi decisión de
SA3
comprar en Internet
TABLA 21. ESCALA DE LIKERT DE SATISFACCIÓN PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES
SA1
CONSTANTES Y OCASIONALES
Constructo
Utilidad
Percibida
Codificación
Formulación indicadores
UT1
Comprar por Internet hace más
efectivas y beneficiosas mis
decisiones de compra
UT2
Internet me resulta muy útil para
las compras y la búsqueda de
información.
Dimensión
Referencia
Adaptado de
Bhattacherjee
(2001b)
Comprar por Internet mejora mi
productividad y mi eficiencia
personal
TABLA 22. ESCALA DE LIKERT DE UTILIDAD EMPLEADA PARA EL ESTUDIO DE
UT3
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
Constructo
Codificación
RE1
Formulación indicadores
Quiero seguir realizando compras a
través de Internet
Dimensión
Referencia
Adaptado de
Bhattacherjee
Mis intenciones son seguir
(2001b)
RE2
realizando compras a través de
Internet
TABLA 23. ESCALA DE LIKERT DE RECOMPRA UTILIZADA PARA EL ESTUDIO DE
Intención de
recompra
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
Por último, la introducción del constructo hábito se justifica por su importancia en un
modelo que busca validar hipótesis de internautas compradores con distinta frecuencia de
compra. El hábito también es un elemento importante en los modelos de continuidad en el
269
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
uso de tecnologías de la información. Se ha optado por adaptar para los usuarios del
comercio electrónico español el constructo utilizado por Liao et al. (2006) (ver tabla 24).
Constructo
Codificación
Hábito de
compra
actual
HA1
Formulación indicadores
Cada vez utilizo más Internet para
comprar
Dimensión
Referencia
Adaptado de
Liao et al.
(2006)
Actualmente utilizo Internet para
comprar distintos productos
TABLA 24. ESCALA DE LIKERT DE HÁBITO UTILIZADA PARA EL ESTUDIO DE COMPRADORES
HA2
CONSTANTES Y OCASIONALES
5.2.2.3.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja
Para realizar el cuestionario estructurado, se realizó un proceso similar al seguido para los
usuarios compradores constantes. En primer lugar, se diseñó un cuestionario adaptando al
idioma y a las características de los usuarios españoles los ítems de la literatura científica.
Este cuestionario en castellano fue validado por expertos del ámbito empresarial del
comercio electrónico y por un grupo de profesores universitarios especializados en
comercio electrónico. El cuestionario resultante se sometió a un pre–test para obtener la
formulación definitiva. Todos los ítems se midieron empleando una escala de Likert de
siete puntos, variando desde 1 (totalmente en desacuerdo) hasta 7 (totalmente de
acuerdo).
La formulación de las hipótesis de la muestra final se ha adaptado de otros estudios
provenientes de la literatura científica. Los ítems de justicia se han adaptado de Chiu et al.
(2010); Río Lanza et al. (2009); Kim et al. (2009c); Maxham y Netemeyer (2002), Chebat y
Slusarczyk (2005) y Tax et al. (1998). Las escalas de medida de la satisfacción con la
recuperación del servicio son adaptación de las propuestas por Maxham y Netemeyer
(2002), Tax et al. (1998) y Kim et al. (2009c), mientras que los factores emocionales se
adaptan de las escalas propuestas por Rio–Lanza et al. (2009), DeWitt et al. (2008) y
Chebat y Slusarczyk (2005). La confianza se adapta de Chiu et al. (2010), DeWitt et al.
(2008), Tax et al. (1998), Kim et al. (2009c), y Morgan y Hunt (1994) y la lealtad de DeWitt
et al. (2008), y Chebat y Slusarczyk (2005). Por último la escala de boca–a–oreja se adapta
de Kim et al. (2009c) y Mattila (2001) y la satisfacción acumulada viene del estudio de
Bhattacherjee (2001b).
A continuación se muestran las tablas con las formulaciones de los indicadores de los
constructos. Para medir la justicia como constructo formativo de segundo orden (Chiu et
al., 2010) (tabla 25), se han utilizado las dimensiones de justicia distributiva,
270
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
procedimental e interaccional, que son las utilizadas habitualmente en comportamiento de
queja.
Constructo
Justicia
Distributiva
Justicia
Procedimental
Justicia
Interaccional
Codificación
Formulación de indicadores
JD1
Teniendo en cuenta los problemas
causados y el tiempo perdido, la
indemnización que he recibido de la
tienda de comercio electrónico fue
aceptable.
JD2
La tienda de comercio electrónico tomó
las medidas de compensación adecuadas
para resolver el problema.
JD3
Los esfuerzos de la tienda de comercio
electrónico fueron suficientes para
ofrecer una compensación satisfactoria.
JD4
Creo que la tienda de comercio
electrónico fue bastante justa en la
compensación para resolver el problema
que me produjeron.
JD5
En general, la tienda de comercio
electrónico fue capaz de compensar
adecuadamente los problemas que había
tenido en la prestación del servicio.
JP1
Creo que mi problema se resolvió de la
manera correcta.
JP2
Creo que la tienda de comercio
electrónico tiene buenas políticas y
prácticas para hacer frente a los
problemas.
JP3
A pesar de los problemas causados por la
tienda de comercio electrónico, fueron
capaces de responder adecuadamente.
JP4
La tienda de comercio electrónico resultó
ser flexible en la solución del problema.
JP5
La tienda de comercio electrónico trató
de resolver el problema lo antes posible.
JI1
Los empleados de la tienda de comercio
electrónico mostraron interés en mi
problema.
JI2
Los empleados de la tienda de comercio
electrónico hicieron todo lo posible para
resolver mi problema.
JI3
Los empleados de la tienda de comercio
electrónico fueron honestos cuando
trataron mi problema.
271
Referencia
Río Lanza et al, (2009); Kim
et al. (2009c); Maxham y
Netemeyer (2002)
Maxham y Netemeyer
(2002); Tax et al., (1998)
Chebat y Slusarczyk (2005);
Tax et al. (1998)
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
JI4
Los empleados de la tienda de comercio
electrónico demostraron ser capaces de
tener autoridad suficiente para resolver
el problema.
JI5
Los empleados de la tienda de comercio
electrónico se ocuparon de mí
cortésmente para resolver el problema.
JI6
Los empleados de la tienda de comercio
electrónico mostraron interés en ser
justos en la solución del problema.
JI7
El tratamiento y la comunicación con los
empleados de la tienda de comercio
electrónico para resolver el problema
fueron aceptables.
TABLA 25. ESCALA DE LIKERT DE JUSTICIA PARA LOS COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA
La satisfacción con la recuperación del servicio (SSR) se modela inicialmente con cinco
indicadores adaptados de Río Lanza et al. (2009), Kim et al. (2009c), Maxham y Netemeyer
(2002), Chebat y Slusarczyk (2005) y Tax et al. (1998) (tabla 26).
Constructo
SSR
Codificación
Formulación de indicadores
SOL1
Estoy satisfecho con la resolución del problema.
SOL2
Estoy satisfecho con la forma en que mi
problema se resolvió.
SOL3
Estoy satisfecho con el procedimiento (método
de trabajo) y los recursos utilizados para
solucionar el problema.
SOL4
En mi opinión, la tienda de comercio electrónico
ofreció una solución satisfactoria a mi problema.
Referencia
Adaptado de
Río Lanza et al.
(2009); Kim et
al. (2009c);
Maxham y
Netemeyer
(2002); Chebat
y Slusarczyk
(2005); Tax et
al. (1998)
Estoy satisfecho con la solución ofrecida por la
empresa
TABLA 26. ESCALA DE LIKERT DE SATISFACCIÓN CON LA RECUPERACIÓN DEL SERVICIO
SOL5
PARA LOS COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
Para la medida de las emociones (tabla 27) se ha optado por incluir dos constructos,
correspondientes a las emociones positivas y negativas. En comportamiento de queja, es
habitual la presencia de las emociones negativas y las emociones positivas solo han
empezado a ser tenidas en cuenta en los últimos años. En el caso que nos ocupa las
emociones negativas se han adaptado de Río Lanza et al. (2009) y las emociones positivas
provienen de los trabajos de DeWitt (2008) y Chebat (2005).
272
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
Constructo
Codificación
EMOC1
Emociones
negativas
EMOC2
EMOC3
Emociones
positivas
Formulación de indicadores
Me sentí enfadado con la respuesta a mi
reclamación
Me sentí ofendido por la respuesta a mi
reclamación
Me sentí decepcionado con la respuesta a mi
reclamación
EMOC4
Me sentí feliz al recibir la respuesta a mi reclamación
EMOC5
Sentí placer al recibir la respuesta a mi
reclamación
Referencia
Adaptado de
Río Lanza et al.
(2009); DeWitt
et al. (2008);
Chebat y
Slusarczyk (2005)
Adaptado de Río
Lanza et al.
(2009); DeWitt et
al. (2008); Chebat
y Slusarczyk (
2005)
Sentí gozo al recibir la respuesta a mi
reclamación
TABLA 27. ESCALA DE LIKERT EMOCIONES POSITIVAS Y NEGATIVAS PARA LOS
EMOC6
COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
La confianza percibida (tabla 28) puede construirse como un constructo general o un
constructo de carácter multidimensional utilizando, por ejemplo, las dimensiones de
integridad, competencia, benevolencia y previsibilidad. En el caso de nuestro estudio se ha
preferido un constructo general denominado "confianza percibida", y con base en las
escalas de Chiu, (2010), DeWitt et al. (2008), Tax (1998), Kim et al. (2009c) y Morgan y
Hunt (1994a).
Constructo
Codificación
Formulación de indicadores
Referencia
Adaptado de
Chiu
et al. 2010;
TRU1
DeWitt et al.
Confianza
(2008); Tax et
percibida
al. (1998); Kim
Las tiendas de comercio electrónico son íntegras et al. (2009c);
TRU2
Morgan y Hunt
y cumplen lo que prometen
(1994)
TABLA 28. ESCALA DE LIKERT DE CONFIANZA PARA LOS COMPRADORES CON
Las tiendas de comercio electrónico son dignas
de la confianza de sus clientes
COMPORTAMIENTO DE QUEJA
Como variables de salida del modelo se utiliza la satisfacción acumulada (que como hemos
visto es el antecedente más importante de la recompra) y la lealtad y el boca–a–oreja
(WOM) –ver tablas 29 y 30-. En modelos de comportamiento de queja es importante
predecir la recompra, pero la predicción de la lealtad generada en el proceso de
recuperación del servicio y del boca–a–oreja posterior se consideran variables marketing
de gran importancia. La lealtad se adapta de DeWitt et al. (2008) y Chebat y Slusarczyk
(2005), el boca–a–oreja de DeWitt et al. (2008) y Chebat y Slusarczyk (2005) y la
satisfacción –acumulada–, al igual que en el estudio de compradores constantes y
acumulados, se adapta de Bhattacherjee (2001b).
273
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
Constructo
Codificación
LOY1
Lealtad
LOY2
Formulación de indicadores
No tengo la intención de cambiar a un
competidor de la tienda de comercio
electrónico.
Voy a adquirir servicios de esta empresa de
servicios más en el futuro.
Referencia
Adaptado de
DeWitt et al.
(2008); Chebat
y Slusarczyk
(2005)
Voy a seguir visitando esta tienda de comercio
electrónico.
TABLA 29. ESCALA DE LIKERT DE LEALTAD CON LA RECUPERACIÓN DEL SERVICIO PARA LOS
LOY3
COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
Constructo
Codificación
WOM1
WOM
WOM2
Formulación de indicadores
Voy a recomendar las tiendas de comercio
electrónico.
Estaré encantado de recomendar a otros
compradores que compren por Internet.
Referencia
Adaptado de
DeWitt et al.
(2008); Chebat
y Slusarczyk
(2005)
Recomendaré a otros compradores que utilicen
Internet para comprar.
TABLA 30. ESCALA DE LIKERT DE BOCA–A–OREJA CON LA RECUPERACIÓN DEL SERVICIO
WOM3
PARA LOS COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
Constructo
Satisfacción
Codificación
Formulación de indicadores
SATI1
Me gusta comprar a través de Internet.
SATI2
Estoy encantado con mi experiencia en las
compras por Internet.
Referencia
Adaptado de
Bhattacherjee,
2001
Estoy satisfecho con mi decisión de comprar a
través de Internet.
TABLA 31. ESCALA DE LIKERT DE SATISFACCIÓN PARA LOS COMPRADORES CON
SATI3
COMPORTAMIENTO DE QUEJA
5.2.3. Muestra. Características sociodemográficas
5.2.3.1.
Estudio de compradores constantes
El modelo propuesto se ha validado a través de una encuesta telefónica sobre una muestra
de la población española perteneciente a un panel de consumidores, obteniéndose 536
respuestas válidas de internautas compradores constantes y ocasionales (habían
comprado en 2.010 y al menos en el año anterior –constantes– o hacía más tiempo –
ocasionales–). Todos los encuestados respondieron al cuestionario planteado.
Las características sociodemográficas de la muestra de compradores constantes y
ocasionales se encuentran en la tabla 32. El porcentaje de hombres y mujeres se encuentra
equilibrado (46,2% vs. 53,8%), predominando el rango de edad de entre 35 y 49 años
(54,9%), que habita en grandes ciudades y capitales (57,9%), de clase social alta, media–
alta o media (88,1%), con un predominio de tres personas por hogar (25%) y con una
274
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
cabeza de familia con estudios de segundo o tercer grado (60,1%). En la tabla 33 se
incluye el detalle de según tipo de producto o servicio para los dos segmentos de
compradores.
Compradores constantes
Características
demográficas
Género
Edad
Tamaño
población
Clase social
Número de
miembros del
hogar
Número de
hijos
Compradores ocasionales
Absolutos Porcentaje Acumulado Absolutos Porcentaje Acumulado
Hombre
170
46,2
46,2
60
35,7
35,7
Mujer
198
53,8
100
108
64,3
100
15–24
25
6,8
6,8
23
13,7
13,7
25–34
43
11,7
18,5
13
7,7
21,4
35–49
202
54,9
73,4
84
50
71,4
50–64
88
23,9
97,3
44
26,2
97,6
>65
10
2,7
100
4
2,4
100
<10000 hab.
10000–
20000
20000–
50000
50000–
100000
>100000 y
capitales
Alta / Media–
alta
Media
61
16,6
16,6
40
23,8
23,8
25
6,8
23,4
21
12,5
36,3
46
12,5
35,9
18
10,7
47
23
6,3
42,1
16
9,5
56,5
213
57,9
100
73
43,5
100
173
47
47
64
38,1
38,1
161
43,8
90,8
84
50
88,1
Media–baja
32
8,7
99,5
18
10,7
98,8
Baja
2
0,5
100
2
1,2
100
1
23
6,3
6,3
12
7,1
7,1
2
84
22,8
29,1
35
20,8
28
3
92
25
54,1
40
23,8
51,8
4
115
31,3
85,3
57
33,9
85,7
>5
54
14,7
100
24
14,3
100
Sin hijos
Hijos de 0–5
años
Hijos de 6–16
años
Sin estudios
211
57,3
57,3
102
60,7
60,7
63
17,1
74,5
21
12,5
73,2
94
25,5
100
45
26,8
100
1
0,3
0,3
1
0,6
0,6
Primer grado
3
0,8
1,1
3
1,8
2,4
Segundo
190
52
52,7
93
55
57,7
grado
Tercer grado
174
47
100
71
42
100
TABLA 32. CARACTERÍSTICAS DEMOGRÁFICAS DE LOS COMPRADORES CONSTANTES Y
Estudios
OCASIONALES
275
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
Compradores constantes
Compradores ocasionales
Producto
Número
medio de
compras
Gasto medio
(Euros)
Número
medio de
compras
Gasto medio
(Euros)
Billetes de transporte
3,3
505,7
3
372,2
Entradas a espectáculos
2,7
139,2
2
110,6
Libros
2,7
95,9
2
68,1
Reservas alojamiento
1,8
525,6
1,8
410,1
Ropa y complementos
3
199,3
2,7
75
Software
1,5
109,2
1,3
145,5
DVD, música y videojuegos
2,3
92,4
2,3
76,8
Servicios de Internet
2,1
176,8
1,1
132
Servicios financieros
2,9
5767,8
1,9
1313,4
Electrónica
1,7
254,7
1,5
138,3
Alimentación y bazar
3,5
249,9
2,7
260,4
Juegos de azar/concursos
4,2
206,3
0
0
Alquilado coches y motor
1,5
244,4
2,1
173,3
Electrodomésticos y hogar
1,5
310,3
1,9
360,4
Redes sociales de pago
1
20
0
0
TABLA 33. NÚMERO MEDIO DE COMPRAS Y GASTO MEDIO DE LOS COMPRADORES
CONSTANTES Y OCASIONALES
5.2.3.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja
El modelo propuesto se ha validado a través de una encuesta on–line sobre una muestra
bruta de 2.149 internautas compradores CE–B2C de la población española, obteniéndose
303 respuestas válidas de personas que se habían quejado tras una transacción CE–B2C.
Todos los encuestados respondieron al cuestionario planteado. Las características
sociodemográficas de la muestra son las siguientes (tabla 34): 66,7% hombres y 33,3%
mujeres. El 13,9% son individuos de 16 a 24 años, el 26,4% son individuos de 25 a 34
años, el 49,8% individuos de 35 a 49 años, el 9,2% tienen de 50 a 64 años y el 0,7%
restante son individuos de 65 a 74 años. En cuanto a la situación laboral, un 13,2% son
trabajadores por cuenta propia, el 60,4% son trabajadores por cuenta ajena, un 7,9% son
parados, un 3% son jubilados, un 10,9% estudiantes, y un 4,7% corresponden a otras
categorías de no ocupados. Un 4,3% tiene estudios terminados de primaria/educación
obligatoria, un 38,3% estudios medios/secundaria no obligatoria, el 46,9% estudios
superiores y el 10,6 superiores con postgrado.
276
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
Sexo del
entrevistado
Edad del
entrevistado
Cabeza de
familia
Situación
laboral
Ocupación
(Cuenta
Propia)
Características
sociodemográficas
Frecuencia
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Hombre
202
66,7
66,7
Mujer
101
33,3
100
De 16 a 24 años
42
13,9
13,9
De 25 a 34 años
80
26,4
40,3
De 35 a 49 años
151
49,8
90,1
De 50 a 64 años
28
9,2
99,3
De 65 a 74 años
2
0,7
100
Sí
210
69,3
69,3
No
93
30,7
100
Trabajador por cuenta propia
40
13,2
13,2
Trabajador por cuenta ajena
183
60,4
73,6
Parado
24
7,9
81,5
Jubilado
9
3
84,5
Estudiante (no trabaja)
Sus labores / ama de casa (no
trabaja)
33
10,9
95,4
12
4
99,3
Otros no ocupados
2
0,7
100
Miembro de cooperativa
Agricultor/ Comerciante/
Empresario sin asalariados
Agricultor/ Comerciante/
Empresario con 1 a 5 empleados
Profesional Liberal (con despacho,
médico, abogado, arquitecto)
Trabajador manual/ autónomo
(artesano, albañil, taxista…)
6
16,7
16,7
2
5
17,5
1
2,5
20
21
52,5
72,5
11
27,5
100
TABLA 34. PERFIL SOCIODEMOGRÁFICO INTERNAUTAS CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
277
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
Características
sociodemográficas
Director/ Directivo
Ocupación
(Cuenta Ajena)
Nivel de
estudios
terminados
Nacionalidad o
país de origen
4
Porcentaje
válido
2,2
Mando superiores e intermedios
58
31,7
33,9
Capataz/ encargado
15
8,2
42,1
13
7,1
49,2
86
47
96,2
7
3,8
100
13
4,3
4,3
116
38,3
42,6
142
46,9
89,4
32
10,6
100
288
95
95
Resto Unión Europea
9
3
98
Resto de países europeos
2
0,7
98,7
Latinoamérica
4
1,3
100
Frecuencia
Vendedor/ dependiente/
representante
Empleado cualificado (técnico,
administrativo, albañil, mecánico)
Empleado no cualificado (jornalero,
peón, conserje, etc…)
Primarios / Educación Obligatoria
(ESO, Graduado Escolar)
Medios / Secundaria No Obligatoria
(Bachillerato, Técnico)
Superiores (Diplomado, Licenciado,
Ingeniero, Arquitecto)
Superiores con Postgrado
(Postgraduado, Especialista,
Master)
España
Porcentaje
acumulado
2,2
TABLA 35. PERFIL SOCIODEMOGRÁFICO INTERNAUTAS CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
(OCUPACIÓN)
Los principales problemas reportados -en una pregunta con posibilidad de
miltirrespuesta- por los encuestados (tabla 36) fueron el retraso en el envío y que el
producto llegó estropeado o con desperfectos (41,6% y 38,9% de los internautas
compradores con comportamiento de queja, respectivamente).
Tipo de problema
Frecuencia
Problemas con el medio de pago
58
Porcentaje
válido
19,1
Fraude
49
16,2
No me llegó el producto
91
30
Me llegó con retraso
126
41,6
Me ha llegado estropeado / con desperfectos
118
38,9
No entregaron lo que se ofreció exactamente en la web
89
29,4
Precio final distinto al precio mostrado en la web
33
10,9
Problemas a la hora de descargarlo (productos digitales)
21
6,9
Otros problemas
19
TABLA 36. PROBLEMAS EN LA COMPRA EN COMERCIO ELECTRÓNICO
278
6,3
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
En cuanto al tipo de producto sobre el que hubo comportamiento de queja, destacan los
productos de electrónica (imagen, sonido, comunicaciones, hardware). 127 compradores
de la muestra de los 303 formularon una reclamación tras comprar este tipo de productos
(tabla 37). Le siguen el segmento de producto de ropa y complementos (77 encuestados
presentaron una reclamación).
Productos sobre los que se formuló reclamación
Frecuencia
Porcentaje válido
Billetes de transporte
48
15,8
Entradas a espectáculos
23
7,6
Libros
33
10,9
Reservas alojamiento y paquete turístico
35
11,6
Ropa y complementos
77
25,4
Software
29
9,6
Películas, música y videojuegos para recibirlos en formato físico
Películas, música y videojuegos a través de la red en formato
digital
Electrónica: imagen, sonido, comunicaciones, hardware
37
12,2
16
5,3
127
41,9
Alimentación y bazar
27
8,9
Juegos de azar, concursos, apuestas y lotería
18
5,9
Alquiler de coches y motor
16
5,3
Electrodomésticos y hogar
36
11,9
Bienes inmobiliarios
10
3,3
Otros
28
9,2
TABLA 37. PRODUCTOS SOBRE LOS QUE SE FORMULARON RECLAMACIÓN
279
CAPÍTULO 5
Hipótesis de investigación. Diseño del trabajo empírico
280
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Análisis de datos y
resultados
281
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
282
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
6. Análisis de datos y resultados
En este capítulo se presentan la teoría estadística y los procedimientos a seguir para
validar o rechazar las hipótesis planteadas en el capítulo anterior utilizando dos modelos,
uno con usuarios compradores constantes y ocasionales –segmentados según su
frecuencia de compra –y otro modelo específico con consumidores que han tenido un
comportamiento de queja en alguna compra anterior. Para conseguir los objetivos, el
capítulo se estructurará en dos partes claramente diferenciadas. En la primera parte, se
tratarán los aspectos más teóricos:

Descripción de las técnicas estadísticas generales utilizadas para el análisis de
datos de la investigación.

Proceso general teórico a seguir para la validación del modelo utilizando PLS
Graph.

Introducción al modelado gráfico con PLS Graph.

Tamaños muestrales mínimos necesarios para la realización de análisis.

Análisis del modelo de medida: fiabilidad de la escala de medida y del constructo,
análisis de validez convergente y validez discriminante.

Análisis del modelo estructural: varianza explicada, coeficientes de regresión y
capacidad predictiva del modelo.
En la segunda parte del capítulo se aplicarán las técnicas estadísticas al análisis de los
modelos de usuarios compradores constantes y ocasionales y al modelo de compradores
que han experimentado un comportamiento de queja. Tras el análisis cuantitativo de
resultados se obtendrán algunas conclusiones del análisis estadístico que serán ampliadas
en el capítulo de conclusiones y recomendaciones.
6.1.
Introducción a la técnica estadística utilizada. Ecuaciones estructurales
Los Modelos de Ecuaciones Estructurales (MEE) vienen usándose desde hace veinticinco
años en sistemas de información y marketing (Urbach y Ahlemann, 2010). Los MEE surgen
de la conjunción de la perspectiva econométrica –enfocada en la predicción– de los
modelos de regresión lineal y de la aproximación psicométrica –modelando como
conceptos variables latentes inferidas de indicadores o variables manifiestas– del análisis
factorial.
Los MEE son una extensión de las técnicas multivariantes como la regresión múltiple, el
análisis factorial o el análisis multivariante de la varianza. Los MEE se distinguen por la
283
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
capacidad de estimar relaciones de dependencias múltiples y cruzadas, pudiendo
representar conceptos no observados a primera vista en estas relaciones, estimando
además su margen de error.
Los MEE analizan los datos en dos pasos. En primer lugar se analiza el modelo de medida;
para ello se tienen en cuenta las cargas factoriales de las variables observables con
relación a sus correspondientes variables latentes (los denominados constructos)
valorándose la fiabilidad y validez de las medidas de los constructos teóricos. El análisis
del modelo estructural posterior confirma o rechaza las hipótesis de las relaciones de
causalidad o predictivas entre un conjunto de constructos independientes y dependientes.
El análisis holístico que los MEE realizan se lleva a cabo desde distintas técnicas
estadísticas (Barroso, Cepeda, y Roldán, 2010): métodos basados en covarianzas (MBC) y
mínimos cuadrados parciales (PLS43). Los métodos basados en las covarianzas utilizan
software como LISREL, EQS o AMOS. Los análisis basados en componentes o Partial Least
Squares (PLS) se realizan con programas como LV–PLS, Smart–PLS (Ringle et al., 2005) y
PLSGraph (Chin, 1998a). Los MEE evalúan el modelo de medida, es decir, las relaciones
entre las variables latentes y el modelo estructural, las relaciones entre las variables
latentes y la varianza explicada en las variables dependientes (Gefen et al., 2000).
6.1.1. Diferencias entre los MEE basados en covarianza (MBC) y en componentes
(PLS)
Karl Joreskög fue uno de los desarrolladores de LISREL, un software de MEE basado en
covarianzas en los años 70. Herman Wold, que trabajó con Joreskög, definió los MEE
basados en componentes (PLS) (Wold, 1973, 1975 y 1979 y Wold et al., 2001). Joreskög y
Wold (1982, 2001) veían los MBC y PLS como métodos estadísticos complementarios.
Wold reconocía el potencial de los MBC pero estaba preocupado por los requerimientos de
información y distribución de las muestras estadísticas de los MBC lo cual, en su opinión
hacía difícil su aplicación en ciencias sociales en muchas ocasiones (Dijkstra, 2010).
MBC se centra en la estimación de un conjunto de parámetros del modelo, de modo que la
matriz teórica de covarianza del sistema de ecuaciones estructurales es lo más
aproximada a la matriz de covarianza observada en las estimaciones obtenidas de las
muestras (Reinartz et al., 2009). PLS trabaja con bloques de variables y estima los
43
PLS como modelado “suave” (soft-modeling)
284
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
parámetros del modelo a través de la maximización de las variables dependientes (Chin,
1998b y 2010b).
MBC centra sus esfuerzos en el ajuste del modelo en general orientándose hacia la
investigación confirmatoria (Gefen et al., 2000) mientras que PLS es más adecuado para
aplicaciones predictivas y análisis exploratorios, aunque puede ser también utilizado para
un análisis confirmatorio (Chin, 2010).
PLS reduce a componentes principales las variables dependientes y las variables
independientes o predictores. A partir de aquí las componentes de los predictores se usan
para estimar los valores de las componentes de las variables dependientes. PLS evita
problemas de multicolinealidad, ya que las variables independientes son ortogonales a las
componentes de las variables independientes usadas en la predicción (Garson, 2011).
Cepeda y Roldán (2004) indican que en el enfoque de MEE basado en las covarianzas “se
pretende encontrar una afirmación de causalidad, lo que se asocia a una modelización
firme o rígida, y donde la utilización de dichas técnicas trae consigo algunos problemas
relacionados con las suposiciones restrictivas que se requieren con respecto a la teoría
subyacente, las distribuciones de los datos y los niveles de medida de las variables”. Esto
puede ser un importante problema en ciencias sociales, con teorías poco desarrolladas y
distribuciones estadísticas de los datos que no se ajustan a ningún modelo. Por eso surge
PLS para, en palabras de los autores, “reflejar las condiciones teóricas y empíricas de las
ciencias sociales y del comportamiento, donde son habituales las situaciones con teorías
no suficientemente asentadas y escasa información disponible”, consiguiendo una
“modelización flexible que no exige puntos de partida rigurosos ya que no realiza
suposiciones relativas a niveles de medida, distribuciones de los datos y tamaño
muestral”.
Los métodos de estimación basados en covarianzas pueden ser más adecuados en los
siguientes casos (Cepeda y Roldan, 2004):



Para realizar estudios confirmatorios.
Cuando necesitamos medidas de ajuste de la bondad del modelo.
Cuando se necesita asegurar la robustez del análisis del instrumento de medida.
Los métodos basados en componentes parciales como PLS son recomendables en los
siguientes casos:

Es interesante predecir la variable dependiente.
285
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados

El conocimiento teórico no se encuentra desarrollado de manera amplia (Barclay
et al., 1995).

Para modelos de investigación predictivos (Barclay et al., 1995; Chin et al., 2003).

Cuando manejamos de manera conjunta indicadores formativos y reflectivos.

En el caso de disponer de muestras estadísticas de pequeño tamaño.

Cuando tenemos modelos con muchas variables y constructos y datos ordinales
y/o categóricos.

En investigaciones exploratorias y experimentales.
Por tanto, PLS se ajusta mejor a análisis exploratorios –como el de esta investigación– que
además tiene en ambos modelos indicadores formativos y reflectivos, ya que se centra en
la predicción, produciendo estimadores que maximizan la varianza explicada, y los MBC
son más apropiados para la confirmación de teorías previamente testadas, ya que los MBC
explican el ajuste de un modelo sobre la base del análisis de la covarianza entre las
medidas realizadas (Hair et al., 2009). Para contrastar las hipótesis y modelos del capítulo
5 se ha utilizado PLS Graph, v3.00 build 1130.
La técnica PLS se encuadra dentro de las llamadas técnicas multivariantes de segunda
generación. Estas técnicas enfatizan los aspectos acumulativos del desarrollo de la teoría;
así pues, el conocimiento de la propuesta teórica se recoge dentro del análisis empírico,
estimándose mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios –OLS, Ordinary Least Squares–
(Fornell y Bookstein, 1982; Fornell y Cha, 1994).
Una vez definido el modelo hay que diseñar un método para la recogida de datos a través
de cuestionarios –lo más habitual– o a través de técnicas basadas en la observación. En
cuanto a la definición de las escalas de medida PLS, ofrece una amplia libertad al
investigador, posibilitando que las variables puedan estar medidas en distintos niveles sin
necesidad de realizar suposiciones a priori con respecto a las escalas (Fornell y Bookstein,
1982).
Un problema que puede presentarse en otras técnicas es la necesidad de que los datos
sigan una determinada distribución de las variables; una ventaja de PLS frente a otras
técnicas es que no se necesita que los datos sigan una determinada distribución normal o
conocida de las variables (Falk y Miller, 1992).
Resumiendo, Roldán y Sánchez-Franco (2012), indican siete razones para utilizar PLS
frente a los métodos basados en la covarianza:
286
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados

PLS no impone ningún supuesto de distribución estadística para las variables
medidas (Chin, 2010).

En comparación con MEEBC, PLS evita el problema (Fornell y Bookstein, 1982) de
las soluciones inadmisibles (varianzas negativas y cargas estandarizadas mayores
que 1) y la indeterminación de los factores (Steiger, 1979), dado que PLS trabaja
desde una perspectiva predictiva (Chin, 2010).

PLS apenas establece exigencias en las escalas de medida, pudiendo ser nominales
u ordinales, no requiriendo uniformidad métrica (Sosik et al., 2009).

PLS puede estimar con muestras pequeñas (Chin y Newsted, 1999; Reinartz et al.,
2009).

PLS puede manejar modelos complejos (Chin y Newsted, 1999; Barclay, Higgins y
Thompson, 1995).

PLS puede estimar modelos reflexivos y formativos simultáneamente (Chin, 2010),
al no trabajar con factores (Gefen et al., 2011).

PLS ha demostrado ser más robusto en aspectos tales como la multicolinealidad y
la omisión de regresores (Cassel et al., 1999).
En conclusión, PLS puede ser una “bala de plata” (Hair et al., 2011) para estimar
modelos causales en marketing y ciencias sociales, donde pueden existir problemas en
la distribución y tamaño de las muestras. Las críticas de algunos investigadores al uso
de MEE basados en componentes (PLS) se deben más a abusos de algunos
investigadores que a la enorme potencialidad de este método. Los MEE basados en PLS
provee una herramienta que permite maximizar la varianza explicada de los
constructos dependientes, orientándose a predicción (explicación o predicción de los
constructos dependientes del modelo estructural). De cara al futuro, sería importante
que los MEE basados en PLS proporcionase medidas de bondad de ajuste del modelo
para comparar teorías alternativas y modelos asociados (Roldán y Sánchez–Franco,
2012).
6.1.1.1.
Representación gráfica en PLS
El análisis de los resultados de la encuesta se ha realizado utilizando PLS Graph, v3.00
build 1130. PLSGraph permite representar modelos gráficamente de forma sencilla y
visual, realizar su análisis y obtener algunos resultados de manera gráfica.
En un estudio con PLS es necesario especificar el modelo de medida y el modelo
estructural. En el gráfico 90 se representa un modelo genérico simple con dos constructos:
287
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
X1
δ1
y1
ε1
y2
ε2
yp
εp
λ1
π1
π2
X2
δ2
η
ξ
λ2
λp
πp
Xp
δp
ξ
η
Xt, t= 1… p
yt, t= 1… p
Πj, j= 1… p
: constructo exógeno
: constructo endógeno
: variables x (formativas), medidas o indicadores
: variables y (reflectivas), medidas o indicadores
: pesos de regresión
δl, l= 1… p
: residuos provenientes de las regresiones
λm, m= 1… q
: cargas
εn, n= 1… q
: término de erros (1-λm2)
: residuo en el modelo estructural
b
: coeficiente de regresión simple entre ξ y η
GRÁFICO 90. REPRESENTACION GRAFICA DE UN MODELO GENÉRICO EN PLS
Los principales elementos que se pueden utilizar en PLS son:

Constructos teóricos, también denominados variables latentes o no observables.
Son variables representadas por una o más variables observadas que no pueden
ser medidas y que se representan por medio de un círculo. Existen dos tipos:
o
Constructos exógenos: actúan como variables predictoras o causales; esto
es, son las variables independientes.
o

Constructos endógenos o variables dependientes.
Relaciones asimétricas. Son relaciones causales o predictivas unidireccionales
entre variables de naturaleza recursiva. Su representación gráfica es a través de
flechas de una única dirección, de tal manera que cuando la flecha se dirige hacia
una variable se simboliza una predicción de la varianza de esta variable.

Indicadores, también denominados variables observables, manifiestas o medidas.
Son observaciones del investigador o de las respuestas de los encuestados y se
representan gráficamente por medio de cuadrados. Son valores observados, no
medibles directamente y que se utilizan como una medida del constructo latente.
Podemos distinguir dos tipos de indicadores, los formativos y los reflectivos; los
indicadores reflectivos son un reflejo del constructo teórico no observado de tal forma que
288
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
el constructo da lugar a aquello que se observa mientras que los indicadores formativos o
causales dan lugar al constructo (gráfico 91).
Constructo
Exógeno
Constructo
Endógeno
Indicadores
Indicadores
GRÁFICO 91. CONSTRUCTO EXÓGENO Y ENDÓGENO EN PLS
La existencia de estos dos tipos de indicadores genera la necesidad de dos modelos de
medida distintos, según se trate de indicadores reflectivos o formativos:
1. Modelo de factor principal o modelo de constructo latente común (indicadores
reflectivos). En este modelo las variables observables reflejan el constructo, de tal
manera que las variables son función del constructo. Las medidas del constructo
deberían estar correlacionadas y observar un alto nivel en medidas de consistencia
interna.
2. Modelo de constructo latente agregado (indicadores formativos). En el modelo de
constructo latente agregado, el constructo es función de las variables manifiestas,
es decir, los indicadores forman el constructo. En este caso las medidas de un
constructo formativo no tienen correlación por lo que no tiene sentido estudiar
medidas de consistencia interna del constructo.
6.1.1.2.
Modelo de factor principal. Indicadores reflectivos.
Basándose en la teoría de test clásica, en estos indicadores, las variables observables se
expresan como una función del constructo que está siendo valorado, de forma que éstas
289
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
reflejan o son manifestaciones de la variable latente y por ello deben estar altamente
correlacionados. Consecuentemente los indicadores reflectivos (gráfico 92) se pueden
definir como una función lineal del constructo al que representan más un término de
error. Como consecuencia de su definición de función matemática lineal, los indicadores se
pueden considerar intercambiables, lo que supone que eliminación de un indicador no
tiene influencia en el constructo. Por tanto, el término de error se asocia en los indicadores
reflectivos a las medidas individuales (Bollen y Lennox, 1991).
E
E
Constructo
Latente
Indicadores
GRÁFICO 92. MODELO DE CONSTRUCTO LATENTE COMÚN
6.1.1.3.
Modelo de constructo latente agregado. Indicadores formativos.
Los indicadores formativos se definen como una combinación lineal ponderada de
medidas formativas más un término de error. Los indicadores formativos se dice que
determinan o causan el constructo, de tal manera que el significado y contenido del
constructo proviene de los indicadores formativos que lo forman. El error estimado para
los constructos compuestos por indicadores formativos representa el error de medida,
multicolinealidad y los aspectos del constructo no representados por sus medidas. Por
tanto, se puede decir que los indicadores formativos no tienen término de error, estando
asociado el error más al constructo más que a los indicadores individuales. Cuando en PLS
se trata el constructo como una combinación lineal ponderada perfecta se puede ignorar el
término de error. Por consiguiente, no son intercambiables ya que la omisión de uno de
ellos implicaría omitir una parte del constructo latente bajo observación (Churchill, 1979;
Schwab, 1980).
290
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
En los indicadores formativos las variables manifiestas dan lugar a la variable latente, por
lo que no es necesario que estén correlacionadas (Bollen, 1984 y 1989; Bollen y Lennox,
1991) ni se debe asegurar la consistencia interna, si bien se han de tener en cuenta los
aspectos relativos a la multicolinealidad.
Gráficamente los modelos que incorporan indicadores formativos se representan como
flechas dirigidas desde los indicadores hacia el constructo (gráfico 93).
E
Constructo
Agregado
Indicadores
GRÁFICO 93. MODELO DE CONSTRUCTO LATENTE AGREGADO
6.1.2. Funcionamiento de PLS
En esta sección se analizará el funcionamiento de PLS y los métodos de estimación de
parámetros del modelo. Posteriormente se estudiará la influencia de los tamaños
muestrales en la validación de los modelos, para finalizar con las diferentes etapas y
subetapas del análisis del modelo de medida y del modelo estructural con el objetivo de
especificar completamente el análisis empírico que se realizará en esta investigación.
Los parámetros estructurales y de medida de un modelo causal PLS se estiman según el
proceso definido por Barclay et al. (1995) según el siguiente esquema:
1. En la primera iteración, PLS obtiene un valor inicial para el constructo endógeno
sumando simplemente los valores de las medidas, por lo que se fijan a uno las
cargas asociadas.
2. La estimación de los pesos de los indicadores formativos –en caso de existir éstos–
se lleva a cabo a través de una regresión con el constructo endógeno como variable
291
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
dependiente
y
las
medidas
del
constructo
formativo
como
variables
independientes.
3. Estas estimaciones se usan entonces como pesos o ponderaciones en una
combinación lineal de los pesos de los indicadores formativos dando lugar a un
valor inicial para el constructo exógeno.
4.
Las cargas de los indicadores reflectivos –si existen– se estiman por una serie de
regresiones simples de las medidas de los indicadores reflectivos sobre el
constructo exógeno.
5. El paso siguiente emplea las cargas estimadas, transformadas en pesos o
ponderaciones, para establecer una combinación lineal de las medidas de los
indicadores reflectivos como nueva estimación del valor del constructo endógeno.
6. El procedimiento continúa hasta que la diferencia entre iteraciones consecutivas
sea extremadamente pequeña, de acuerdo al criterio fijado por el investigador.
Como paso final se calcula el coeficiente de regresión entre las puntuaciones del
constructo exógeno y las del endógeno.
El algoritmo empleado por PLS permite que el conjunto de regresiones simples y múltiples
puede ser extendido a modelos más complejos, ya que PLS repite el mismo procedimiento
hasta que el modelo completo converge, permitiendo que PLS trabaje con muestras
pequeñas.
6.1.2.1.
Muestra requerida
A continuación, después de estudiar los elementos que integran un modelo en PLS y la
forma de trabajar de esta herramienta software, se analizará la muestra necesaria para
poder analizar un modelo en PLS de manera efectiva y conseguir resultados válidos.
PLS puede trabajar con tamaños muestrales pequeños debido al sistema de segmentación
de modelos complejos que utiliza. La muestra requerida será aquella que sirva de base a la
regresión múltiple más compleja que se pueda encontrar (Barclay et al., 1995). Para ello
de las dos posibilidades siguientes se tomará la que de una muestra mayor (que será la
que nos ofrecerá la mayor regresión múltiple):
a) El mayor número de indicadores en constructos formativos (dirigidos
internamente); es decir, aquella variable latente con el mayor número de variables
manifiestas formativas.
292
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
b) El mayor número de constructos antecedentes que conducen a un constructo
endógeno (dependiente) como predictores en una regresión; es decir, el mayor
número de caminos estructurales que se dirigen a un constructo endógeno en
particular en el modelo estructural.
Una vez obtenido el mayor de los dos números del paso anterior, para elegir el tamaño
muestral real necesario puede emplearse una regla consistente en multiplicar la cifra
obtenida por 10, o se puede ser más preciso y recurrir a la tabla de Green (1991) –tabla
38-, desarrollada originalmente por Cohen (1988).
Efecto Tamaño
Nº
Pequeño
Medio
Grande
Obtenido
1
390
53
24
2
481
66
30
3
547
76
35
4
599
84
39
5
645
91
42
6
686
97
46
7
726
102
48
8
757
108
51
9
788
113
54
10
844
117
56
15
952
138
67
20
1066
156
77
30
1247
187
94
40
1407
213
110
TABLA 38. TABLA DE GREEN
En los métodos basados en varianzas, como es el caso de PLS, para poder alcanzar
resultados sólidos, se requiere aumentar el número de muestras y, además, aumentar el
número de indicadores por constructo. Esta técnica se conoce como consistencia “at large”.
En palabras de Wold (1985) “la estimación PLS es consistente at large en el sentido de que
tiende a los verdaderos valores cuando se incrementa infinitamente no solo el número de
casos observados, sino también el número de indicadores observados para cada
constructo”.
Una vez que está claro el número de datos necesarios, hay que recopilarlos mediante
cuestionarios –habitualmente– o a través de métodos basados en la observación. En este
punto se definirán las escalas de medida. En PLS no es necesario realizar suposiciones
sobre ningún modelo estadístico y, por tanto, las variables pueden estar medidas por
diversos niveles de medida (Fornell y Bookstein, 1982).
293
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
6.1.3. Análisis e interpretación de un modelo en PLS
En este epígrafe trataremos los pasos sucesivos para la realización del análisis con PLS,
detallando los parámetros a estudiar así como los valores de referencia empíricos que se
deben obtener para validar los resultados y que son usados habitualmente por otros
investigadores.
El análisis se realizará en dos pasos: valorando la validez y fiabilidad del modelo de
medida y valorando el modelo estructural. A continuación se realiza un breve resumen de
los parámetros a utilizar:

Valoración de la validez y fiabilidad del modelo de medida. El modelo de medida
valora si los constructos se han medido correctamente con los indicadores
obtenidos. Para ello se analizan parámetros de validez y fiabilidad. Los parámetros
de validez nos indicarán que las variables observadas miden realmente lo que se
deseado medir y los parámetros de fiabilidad nos indicarán que la medida es
estable y consistente.
Para llevar a cabo este análisis se emplean diferentes parámetros según nos
encontremos con indicadores reflectivos o formativos. En el caso de indicadores
reflectivos los parámetros de validación son la fiabilidad individual del indicador,
la fiabilidad compuesta del constructo, la validación convergente (realizado
mediante el análisis de la varianza extraída media, AVE) y el análisis de la validez
discriminante. En el caso de los indicadores formativos será necesario realizar otro
tipo de análisis que se describe en el siguiente apartado.

Valoración del modelo estructural. El modelo estructural evalúa el peso y la
magnitud de las relaciones entre las distintas variables.
Para llevar a cabo este análisis se utilizan como parámetros la varianza explicada
de las variables endógenas (R2), los coeficientes path o pesos de regresión
estandarizados y los niveles de significación de los coeficientes.
Una vez realizado el análisis siguiendo los pasos anteriores tendremos la garantía de la
fiabilidad y validez de las mismas, y podremos extraer conclusiones sobre la estructura de
los modelos y de cómo son las relaciones existentes entre los constructos.
294
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Análisis Modelo
Medida
Fiabilidad Individual
Validación
Convergente
Validez
Discriminante
Análisis Modelo
Estructural
Varianza explicada
variables endógenas
Coeficiente Path
Niveles de
Significación de los
coeficientes
GRÁFICO 94. MODELO DE MEDIDA Y MODELO ESTRUCTURAL
6.1.3.1.
Evaluación del modelo de medida en indicadores formativos
A nivel de indicadores, la evaluación de los modelos formativos se debe realizar en dos
niveles de medición en dos niveles: a nivel de constructo (validación externa, nomológica y
de validez discriminante) y a nivel de indicadores (multicolinealidad y evaluación de
pesos). También es importante examinar la validez mediante la validación de un grupo de
expertos que tenga experiencia con medidas formativas y reflectivas.
A nivel de constructo, la evaluación de la validez externa se hace a través de la
redundancia de dos bloques del modelo (Chin, 2010). Para el mismo concepto teórico, se
forman dos bloques, uno de naturaleza formativa y otro de naturaleza reflectiva y se unen
mediante un camino estructural. El camino estructural debe superar el valor de 0,80
(Mathieson et al., 2001). Un camino de 0,90 significaría que el constructo latente explica
más del 80% del significado.
La segunda etapa, la validez nomológica, intenta determinar si el índice de medida se
comporta de acuerdo con lo esperado respecto a otros constructos con los que
teóricamente está relacionado (Chin, 2010). En consecuencia, se espera que las relaciones
entre el modelo del constructo latente y otros modelos utilizados en el pasado deben ser
fuertes y significativas (Chin, 2010; Henseler et al., 2009).
295
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Como tercer paso, Urbach y Ahlemann (2010) proponen una evaluación directa de validez
discriminante a través de las correlaciones entre el constructo latente compuesto y el
resto de constructos, que debe ser inferior a 0,7, para diferir suficientemente unos de
otros.
En el caso de los indicadores formativos, éstos deben ser interpretados en función de los
pesos y no de las cargas (Chin, 1998b y 2010). Los pesos nos ofrecen información acerca
de la importancia relativa que tiene cada indicador en la formación del indicador
formativo. Para realizar este análisis es necesario estudiar que no exista multicolinealidad
entre los indicadores del constructo ya que la presencia de este fenómeno haría difícil la
separación de los diferentes efectos de los indicadores sobre el constructo. Para verificar
la existencia de multicolinealidad entre indicadores formativos se puede realizar el test
del factor de inflación de la varianza (VIF), exigiéndose un nivel por debajo de 5 (Hair et
al., 2009). También se recomienda llevar a cabo más diagnósticos avanzados de
colinealidad, tales como el análisis de los índices de condición y las proporciones de la
varianza (Belsley, 1991) utilizando, por ejemplo, el software SPSS Statistics (Díaz–Casero
et al., 2011). Belsley propone que cuando un índice de condición sobrepasa el valor de 30 y
los indicadores tienen una proporción de varianza alta (>0,5), hay multicolinealidad.
6.1.3.2.
Evaluación del modelo de medida en indicadores reflectivos
La evaluación del modelo de medida contempla el análisis de fiabilidad individual del ítem,
es decir, trata de medir la consistencia interna y fiabilidad de la escala, su validez
convergente y discriminante (gráfico 95).
6.1.3.2.1.
Fiabilidad individual del ítem
Análisis Modelo
Medida
Fiabilidad Individual
Validación
Convergente
Validez
Discriminante
GRÁFICO 95. FIABILIDAD INDIVIDUAL EN ANÁLISIS DE MODELO DE MEDIDA
Para el caso de los indicadores reflectivos, se evalúa la fiabilidad individual del ítem
examinando las cargas (λ), o correlaciones simples de los indicadores con su respectivo
constructo. La regla más aceptada en la indicador sea aceptado como integrante de un
296
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
constructo debe poseer una carga igual o superior a 0.707 (λ >= 0.707) (Carmines y Zeller,
1979). Un nivel igual o superior a 0.707 implica que más del 50% de la varianza observada
es compartida por el constructo (Bollen, 1989). Sin embargo, algunos autores señalan que
este criterio puede relajarse en las etapas iniciales de desarrollo (Chin, 1998b, 2010) o
cuando las escalas se aplican en diferentes contextos (Barclay et al., 1995) aceptándose
para tales casos valores de 0.6 e incluso 0.5 (Chin, 1998b, 2010).
Además es necesario evaluar la fiabilidad compuesta del constructo (Werts et al., 1974)
que comprueba que los indicadores están midiendo con rigurosidad la variable latente –
solo para indicadores reflectivos, al igual que la fiabilidad individual del ítem (Cepeda y
Roldán, 2004)–. Los valores de fiabilidad compuesta (ρc) umbrales aceptables son de 0.7
(Cepeda y Roldán, 2004) y de 0.8 para la confirmación de teorías más consolidadas
(Nunnally, 1978).
Los indicadores que no cumplan el criterio señalado pueden ser eliminados, lo que se
denomina “depuración de ítems”. Los indicadores se pueden eliminar por alguna de las
siguientes razones:

El indicador comparte mayor varianza con otros constructos que con el constructo
para el que ha sido definido.

Se ha definido un constructo unidimensional cuando en realidad tiene naturaleza
multidimensional. Por lo tanto, habría que diseñar un constructo con las
dimensiones adecuadas.

El indicador no es fiable.
La eliminación de indicadores no fiables no afectará a los valores estimados por PLS pero
puede reducir la estimación del camino estructural. Sin embargo, en los MBC la inclusión
de indicadores con bajas cargas factoriales provoca problemas en el ajuste del modelo.
Además, la eliminación de los indicadores débiles pero relevantes podría reducir la
varianza explicada ya que esta acción eliminará información válida que es interesante para
estimar la variable latente. Si se eliminan indicadores muy débiles podría afectar a la
fiabilidad del constructo, la validación convergente (análisis AVE) y la validación
discriminante.
297
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
6.1.3.2.2.
Validación convergente
El objetivo de la evaluación convergente (gráfico 96) es comprobar la consistencia interna
de los indicadores al medir el concepto. Por tanto, cada ítem debe tener una fuerte
correlación con el constructo que mide. El análisis de la varianza extraída media (AVE)
equivale a probar que la correlación del constructo con sus indicadores de medida debería
ser mayor que la correlación de los indicadores con los otros constructos.
Análisis Modelo
Medida
Fiabilidad Individual
Validación
Convergente
Validez
Discriminante
GRÁFICO 96. VALIDACIÓN CONVERGENTE EN ANÁLISIS DE MODELO DE MEDIDA
La validación convergente se comprueba a través de la varianza extraída media (AVE) de
los constructos. El AVE proporciona la cantidad de varianza que un constructo obtiene de
sus indicadores con relación a la cantidad de varianza debida al error de medida. Es decir,
el AVE mide la varianza capturada por un constructo latente (Gefen y Straub, 2005).
Nunnally (1978) sugiere 0,7 como un nivel adecuado para una fiabilidad en etapas
tempranas de investigación y 0,8 para modelos confirmatorios. Fornell y Larcker (1981)
recomiendan que la varianza extraída media sea superior a 0,5, con lo que se establece que
el 50% de la varianza del constructo es debida a sus indicadores.
El AVE solo puede ser utilizado en los constructos con indicadores reflectivos, y se calcula
mediante la siguiente ecuación:
(  i )
2
AVE 
((  i )  ( i1  i ))
2
2
ECUACIÓN 6. EXPRESIÓN DE LA VARIANZA EXTRAÍDA MEDIA
siendo  i la carga de cada ítem de medida sobre su constructo correspondiente.
298
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
6.1.3.2.3.
Validación discriminante
Análisis Modelo
Medida
Fiabilidad Individual
Validación
Convergente
Validez
Discriminante
GRÁFICO 97. VALIDACIÓN DISCRIMINANTE EN ANÁLISIS DE MODELO DE MEDIDA
La evaluación discriminante (gráfico 97) indica en qué medida un constructo determinado
es diferente de otros constructos. Para que exista validez discriminante deben existir
correlaciones débiles entre el constructo y otras variables latentes que midan fenómenos
diferentes (Cepeda y Roldán, 2004, 2006). Un criterio para una adecuada validez
discriminante es que un constructo debería compartir más varianza con sus indicadores
que con otros constructos en un modelo determinado (Barclay et al., 1995). La valoración
de la validez discriminante puede efectuarse por dos métodos:

Obteniendo una tabla de correlaciones cruzadas, donde las puntuaciones del
constructo (o latent variables scores) se colocan en columnas y los indicadores se
colocan en filas. De esta manera, las correlaciones entre el constructo y los
indicadores que pertenecen a otros constructos serán cargas cruzadas, pudiendo
obtener una buena medida discriminante.

Comprobando que la varianza que comparte un constructo con sus indicadores –la
varianza media compartida entre un constructo y sus medidas– es mayor que la
varianza de los indicadores con otros constructos del modelo –la correlación al
cuadrado entre dos constructos–. Otra forma de comprobación es que las
correlaciones bivariadas entre un constructo y los demás constructos son muy
inferiores a la raíz cuadrada del AVE de cada constructo.
Una vez que se ha verificado que el modelo de medida es satisfactorio (las medidas de los
constructos son fiables y válidas) se puede proceder a la evaluación del modelo
estructural.
6.1.3.3.
Análisis del Modelo Estructural
El análisis del modelo estructural (gráfico 98) considera las relaciones planteadas entre
las distintas variables latentes. Para ello:
299
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados

Cuantifica la cantidad de la variable endógena que es explicada por las variables
predictoras.

Evalúa la influencia las variables predictoras sobre la variable dependiente.

Analiza si estas relaciones son estadísticamente significativas.
En los MBC este análisis vendría seguido de un análisis de las medidas de ajuste global del
modelo, pero con PLS no es posible obtener esas medidas (aunque algunos autores
–Tenenhaus et al. (2005)– han propuesto medidas de bondad de ajuste) al tener una
función objetivo distinta orientada a la predicción y no presuponer ningún tipo de
distribución de los datos, permitiendo el empleo de variables formativas. Puesto que el
objetivo fundamental de PLS es la predicción, la bondad de un modelo teórico se
determina a través de la magnitud y significación de cada camino estructural –relación
entre constructos–, así como por la capacidad de predicción de las relaciones a través de
los constructos endógenos –variables dependientes–.
6.1.3.3.1.
Varianza explicada de las variables endógenas (R2)
Análisis Modelo
Estructural
Varianza explicada
variables endógenas
Coeficiente Path
Niveles de
Significación de los
coeficientes
GRÁFICO 98. VARIANZA EXPLICADA (ANÁLISIS DEL MODELO ESTRUCTURAL)
El valor de R nos indica la cantidad de varianza de cada constructo dependiente que es
2
explicada por el modelo. También lo podemos ver como una medida de explicación del
constructo por sus variables latentes dependientes.
Falk y Miller (1992) señalan que el valor mínimo de la varianza explicada de las variables
endógenas debería ser mayor o igual que 0,1. Valores inferiores, aunque sean
estadísticamente significativos, nos indicarían niveles de predicción demasiado bajos.
El nivel R² es muy dependiente de la disciplina de investigación específica (Hair et al.,
2011). Por ejemplo, niveles de R² de 0,2 se consideran altos en estudios de
comportamiento del consumidor. En los estudios de investigación de mercado, valores de
R² de 0,75, 0,50 o 0,25 para la variable indican un efecto sustancial, moderado o débil,
respectivamente.
300
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
En determinadas ocasiones es interesante explorar los cambios en el indicador R para
2
determinar si una variable tiene un impacto significativo sobre un constructo (Chin, 1998b
y 2010). La medida de magnitud del efecto f
2
se puede calcular de la siguiente manera:
2
2
Rincluida
 Rexcluida
f 
2
1  Rincluida
2
ECUACIÓN 7. EXPRESIÓN ALGEBRAICA DE f2
Niveles de f
2
de 0,02, 0,15 y 0,35 nos indicarían que la variable latente predictora tiene
respectivamente un efecto pequeño, moderado o grande en el ámbito estructural.
6.1.3.3.2.
Los coeficientes path o pesos de regresión estandarizados
Una vez que tenemos calculada la varianza explicada podría ser interesante determinar
qué cantidad de dicha varianza es explicada por los constructos independientes de los que
depende. Chin (1998) propone que para ser considerados significativos, los coeficientes
del camino estandarizados deberían alcanzar al menos un valor de 0,2 e idealmente
situarse por encima de 0,3.
Análisis Modelo
Estructural
Varianza explicada
variables endógenas
Coeficiente Path
Niveles de
Significación de los
coeficientes
GRÁFICO 99. COEFICIENTES PATH EN ANÁLISIS DEL MODELO ESTRUCTURAL
Los coeficientes path –también denominados coeficientes de los caminos estructurales o
coeficientes de regresión estandarizados– representan la medida en que cada variable
predictora contribuye a la varianza explicada de las variables endógenas, es decir la fuerza
de las relaciones estadísticas planteadas en el modelo (gráfico 99). La contribución de
cada variable exógena viene dada por el producto entre el coeficiente path y el coeficiente
de correlación entre ella y la variable endógena.
301
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Para cada camino o path entre constructos los valores deseables deberían estar por
encima de 0.3, tomando 0.2 como límite mínimo (Cepeda y Roldán, 2004). Chin (1998)
indica que valores entre 0.1 y 0.2 podrían considerarse como de influencia moderada.
6.1.3.3.3.
Niveles de significación de los coeficientes o pesos
Análisis Modelo
Estructural
Varianza explicada
variables endógenas
Coeficiente Path
Niveles de
Significación de los
coeficientes
GRÁFICO 100. NIVELES DE SIGNIFICACIÓN DE LOS COEFICIENTES EN EL MODELO
ESTRUCTURAL
Para que los coeficientes path del análisis del modelo estructural sean significativos
(gráfico 100) estadísticamente es necesario recurrir a técnicas de remuestreo como, por
ejemplo, las técnicas basadas en bootstrapping. El bootstrapping es una técnica de
naturaleza no paramétrica que estima la precisión de las estimaciones PLS. Se puede
definir como un procedimiento de remuestreo en el cual el conjunto de datos es tratado
como si fuera la población. Para ello, se crean N conjuntos de muestras con el fin de
obtener N estimaciones de cada parámetro en el modelo PLS. De esta manera, cada
muestra es obtenida por muestreo con reemplazo del conjunto de datos original –
normalmente hasta que el número de casos sea idéntico al conjunto muestral original–
(Chin, 1998b, 2010a). Bootstrap ofrece al investigador el cálculo del error estándar de los
parámetros y los valores t de Student. Los coeficientes de los caminos válidos serán
aquellos que sean significativos estadísticamente.
Si empleamos hipótesis que especifican la dirección de la relación (positiva o negativa) de
las variables, se debe usar una distribución t de Student de una cola con n–1 grados de
libertad, donde n es el número de submuestras. Así, por ejemplo, para n=500 submuestras,
basado en una distribución t(499) de Student de una cola los valores t de Student serían:

*p<0.05: t(0.05;499)=1,64791345

**p<0.01: t(0.01; 499)=2,333843952

***p<0.001: t(0.001; 499)=3,106644601
302
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Si empleamos hipótesis que no especifican la dirección de la relación de las variables (ni
positiva ni negativa), se debe usar una distribución t de Student de dos colas con n–1
grados de libertad, donde n es el número de submuestras. De la misma manera que en el
caso anterior, por ejemplo, para n=500 submuestras, basado en una distribución t(499) de
Student de dos colas) los valores serían:

p<0.1: t(0.1;499)=1,64791345

*p<0.05: t(0.05;499)=1,964726835

**p<0.01: t(0.01; 499)=2,585711627

***p<0.001: t(0.001; 499)=3,310124157
6.1.3.3.4.
Evaluación del modelo estructural. Medidas alternativas de bondad del
ajuste
PLS proporciona otro parámetro que puede servir para la evaluación del modelo
estructural. El test de Stone–Geisser nos proporciona el parámetro Q2 indicándonos la
capacidad predictiva de los constructos dependientes. Se considera que la relación tiene
naturaleza predictiva si el valor del parámetro Q2 es positivo.Para calcular este parámetro
hay que realizar un procedimiento de blindfolding, consistente en la omisión de algunos
datos para un constructo determinado en el proceso de estimación de parámetros.
Posteriormente se estima la magnitud de lo omitido usando los parámetros estimados
estudiando la redundancia de la validación cruzada, obtenida si la predicción es realizada
por los constructos que predicen la variable endógena analizada. Habitualmente, se
emplean distancias de omisión entre 5 y 10 –típicamente 7–.
En PLS no existen, como tales, medidas de bondad de ajuste. Por un lado, como PLS se
dirige a la predicción, permitiendo además el empleo de variables manifiestas formativas,
se encuentra que, por definición, nos es imposible mostrar tales medidas (Chin, 1998b y
2010). Sin embargo. Tenenhaus et al. (2005) proporcionan un parámetro similar a la
bondad de ajuste de ajuste del modelo denominado Goodness of Fit –GoF– basándose en la
media de las AVE de los constructos con indicadores reflectivos y la calidad del modelo
estructural –a través de las R2– de las variables endógenas. Matemáticamente se expresa
de la siguiente forma:
GoF  Media( AVE ) * Media( R )
2
ECUACIÓN 8. ECUACIÓN DE LA BONDA DE AJUSTE
303
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Su valor oscila entre 0 y 1. Un valor mayor indica un modelo de mejor calidad .Es habitual
utilizar este parámetro cuando se utilizan distintos modelos “en competición”, siendo el
modelo ganador aquel que tenga un valor de GoF más alto.
6.1.3.4.
Otros aspectos a tratar en el análisis
6.1.3.4.1.
Problema de sesgo de la varianza común
Debido a que todas las variables del estudio son auto–informadas por los usuarios, existe
la posibilidad de que exista un problema de sesgo de método común o common method
bias, por lo que es necesario un análisis que nos asegure la no existencia de problemas
estadísticos por esta causa.
Una posibilidad para medir problemas debidos al sesgo de la varianza común es realizar
el test de Harman (Podsakoff y Organ, 1986) realizando un análisis factorial en el que se
incluyan los ítems relacionados con la variable dependiente e independiente. Otra
posibilidad es utilizar el test de un factor de Harman (Podsakoff y Mackenzie, 1994) que
permite saber si la varianza de las variables del estudio se puede atribuir a los constructos
que se están evaluando. Un análisis factorial confirmatorio revelaría que el modelo que
indica que todas las variables pertenecen a la misma categoría, es decir que forman parte
de un único factor.
La tercera posibilidad, que es la que se utilizará finalmente en este análisis, es realizar el
procedimiento recomendado por Pavlou et al. (2007), utilizando PLS. Se introduce un
nuevo factor denominado “método” en el modelo. Este factor incluye todos los indicadores
del resto de los constructos. A continuación se calcula la varianza que predice el factor del
modelo y el factor método. Si el constructo método no contribuye de manera sustantiva a
las varianzas de los indicadores, el sesgo común no será motivo de preocupación en el
estudio.
6.1.3.4.2.
Mediación
Los efectos mediadores son causados por variables cuya variación influencia la fuerza o
dirección de una relación entre una variable exógena y una variable endógena.
Para validar efectos de mediación se seguirá el procedimiento de Tippins y Sohi (2003). La
validación de un constructo requiere un análisis de competencia entre el modelo con el
efecto mediador y sin el efecto mediador. La hipótesis de mediación se soporta cuando se
dan las siguientes condiciones:
304
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados

Cuando se explica más varianza del modelo en los constructos de la variable
mediadora.

Las relaciones constructo1 –variable mediadora y variable mediadora–constructo2
son significativas y positivas.

El coeficiente path del enlace directo eliminando la variable mediadora disminuye
de manera abrupta.
Cuando se producen estas tres condiciones se da la existencia de un efecto mediador que
representa una mejora significativa sobre el modelo con efecto directo.
6.1.3.4.3.
Constructos de segundo orden
Un modelo de segundo orden puede definirse como aquel que posee diferentes
dimensiones, entendiéndose por dimensión un término conceptual para describir distintas
facetas de un constructo heterogéneo. Como señalan Barroso et al. (2006), “en las
investigaciones en ciencias sociales es posible encontrar diseños de modelos con
constructos simples o de primer orden, como constructos más complejos denominados de
segundo orden o de orden superior. En este tipo de investigaciones el constructo
multidimensional es conceptualizado en función de sus dimensiones, no existe de forma
separada de éstas”.
Existen dos métodos para evaluar constructos de segundo orden (Cepeda y Roldán, 2004):

Método de componentes jerárquicos. En la primera etapa, se estima el modelo con
los indicadores de los factores de primer orden, añadiendo todos los indicadores
anteriores como indicadores del factor (constructo) de segundo orden.

Método de construcción por medio de latent variables scores o de aproximación
por pasos, que es el que más se suele utilizar en la práctica. Se dibuja el modelo con
los constructos de primer orden como si fueran los únicos que existen,
relacionándolos con todos los constructos con los que se relacionaría el constructo
de segundo orden. Posteriormente se calcula la puntuación de los factores que se
utilizarán, posteriormente, como indicadores de los constructos de segundo orden.
A partir de ese momento la operativa es similar a la de cualquier modelo al que se
le aplica PLS (Cepeda y Roldán, 2004).
305
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
6.1.3.5.
Resumen de análisis en PLS
Las siguientes tablas recogen un resumen de los pasos e indicadores a calcular en cada una
de las fases para analizar un modelo con PLS, dependiendo de si tenemos indicadores
formativos o reflectivos (tablas 39, 40 y 41).
ANÁLISIS MODELO DE MEDIDA
(Indicadores Formativos)
CONDICIÓN EXIGIDA
A nivel de constructo realizar la validación
externa, nomológica y la validez discriminante.
A nivel de los indicadores, analizar el peso de los
VIF <=5 (Hair et al., 2009)
indicadores en el constructo. Antes hay que
Cuando un índice de condición>30 y proporción
medir el examinar el factor de inflación de la
de varianza alta (>0,5), hay multicolinealidad.
varianza (VIF) para descartar la presencia de
Pavlou et al. (2007)
multicolinealidad y realizar el análisis de índice
de condición y proporción de las varianzas.
TABLA 39: ANÁLISIS MODELO DE MEDIDA PARA INDICADORES FORMATIVOS
Análisis modelo de medida
Condición exigida
(Indicadores Reflectivos)
Fiabilidad individual del indicador y fiabilidad compuesta del constructo
Correlaciones simples ≥ 0,707
Correlaciones simples de las medidas o
Carmines y Zeller (1979)
indicadores con su respectivo constructo.
Fiabilidad compuesta del constructo (ρc) mayor
que 0.7 (Cepeda y Roldan, 2004) o de 0.8 para la
Fiabilidad compuesta del constructo.
confirmación de teorías más consolidadas
(Nunnally, 1978).
Validación convergente
Mide la rigurosidad con que la variable latente
es medida por las variables manifiestas. Para
AVE > 0,5
ello se mide la fiabilidad compuesta del
Fornell y Larcker (1981)
constructoy la varianza extraída media (AVE) de
los constructos.
Validación discriminante
Existen dos maneras de medirla:
• La raíz cuadrada de cada AVE es mucho mayor
que las correlaciones entre pares de constructos
(Barclay et al., 1995).
Indica en qué medida un constructo es diferente
• También se puede utilizar una tabla de
de otros constructos.
correlaciones cruzadas. Los indicadores de un
constructo deberían tener más peso en el
constructo que los indicadores de otros
constructos (Barclay et al., 1995).
TABLA 40. ANÁLISIS MODELO DE MEDIDA PARA INDICADORES REFLECTIVOS
306
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Análisis modelo estructural
Condición exigida
Varianza explicada de las variables endógenas (R2)
R2 ≥ 0,1.
(Falk y Millar, 1992)
Explicación del constructo por las variables
latentes dependientes.
R² de 0,75, 0,50 o 0,25 para la variable indican
un efecto sustancial, moderado o débil,
respectivamente (Chin, 1998b y 2010).
Pesos de regresión estandarizado o coeficientes path
Valores deseables >= 0,3
0,2 límite mínimo (Chin, 1998).
Se evalúan para cada path entre constructos.
Niveles de significación de los coeficientes o pesos
Los coeficientes de los paths significativos serán
aquellos que superen los umbrales de la t de
Student.
Utilizar Bootstrap para estudiar la significación
a través de un t–test.
t–Student de una cola (relación de influencia
definida: positiva o negativa)
*p<0,05; **p<0,01; ***p<0,001
t–Student de dos colas (relación de influencia no definida)
*p<0,1; p<0,05;**p<0,01;***p<0,001
Relevancia predictiva
Capacidad predictiva de los constructos
dependientes
Q2 > 0
Test de Stone–Geisser
Parámetro similar a la bondad de ajuste
Un valor mayor indica un modelo de mejor
calidad. Es habitual utilizar este parámetro
cuando se utilizan distintos modelos “en
competición”, siendo el modelo ganador aquel
que tenga un valor de GoF más alto.
GoF 
2
Media ( AVE ) * Media ( R )
Oscila entre 0 y 1 (mejor cuanto más alto)
(Tenenhaus et al., 2005)
TABLA 41: ANÁLISIS DEL MODELO ESTRUCTURAL
6.2.
Análisis de datos.
Después de la descripción de las técnicas estadísticas utilizadas en la investigación del
epígrafe anterior, se continúa con el análisis de los datos. Tal y como se ha descrito en los
capítulos anteriores se analizarán dos modelos: un modelo de compradores constantes o
que habían comprado con anterioridad y un modelo específico para compradores que han
manifestado en algún momento un comportamiento de queja.
De esta manera, a través de los dos modelos estudiados, la validación de los resultados nos
permitirá obtener los factores que influyen en la recompra en comercio electrónico B2C en
dos situaciones habituales que se pueden dar en los internautas compradores: aquellos
307
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
que han repetido –con mayor o menor frecuencia– el proceso de compra y aquellos que,
tras un comportamiento de queja, han realizado de nuevo compras en Internet.
Las siguientes gráficas (101 y 102) recogen el modelo para compradores constantes y
ocasionales y el modelo de los compradores con comportamiento que contienen las
hipótesis desarrolladas en el capítulo anterior.
308
.
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Calidad Web
Valor social
Calidad
Calidad Soporte
H3/ H3a
Valor epistémico
Valor emocional
H2/ H2a
Valor
Valor condicional
H1/ H1a
Calidad de la
Confianza
Valor monetario
H5/ H5a
H6
Valor de
conveniencia
Satisfacción
Confirmación
H4/ H4a
H7
H8/ H8a
Utilidad percibida
GRÁFICO 101. MODELO DE COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
309
Intención de
recompra
Hábito
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Satisfacción con
recuperación del
servicio
H3
Justicia
Distributiva
Justicia
Procedimental
H1
Emociones
Negativas
H4
H6
H9
Satisfacción
acumulada
H10
H11
H5
Justicia
H14
Confianza
H12
Justicia
Interaccional
H2
Emociones
Positivas
H7
H8
H13
Lealtad
GRÁFICO 102. MODELO DE COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
310
Boca a oreja
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
6.2.1. Estadísticos descriptivos
En este apartado se describirán estadísticos descriptivos (por segmentos en el caso del
modelo de compradores constantes y ocasionales) y de porcentajes de respuestas
extremas de las escalas Likert de los cuestionarios (porcentaje de individuos que han
contestado 6–7 o 1–2) de estadística descriptiva.
Con el objeto de analizar si las opiniones expresadas por los compradores ocasionales
difieren significativamente de las ofrecidas por los compradores constantes, se ha
realizado una comparación de las medias de las distintas variables en ambos grupos
mediante la prueba t–student. Previamente a este contraste, se ha realizado una
comparación de varianzas mediante la prueba de Levene. Así se puede observar que si la
significatividad asociada al estadístico t–student es mayor que 0,05 no se puede rechazar
la hipótesis nula de que las medias de ambos grupos son iguales con un nivel de confianza
del 95%; es decir, si dicha significación es inferior a 0,05 se puede considerar que existen
diferencias significativas entre las medias de ambos grupos.
6.2.1.1.
Estudio de compradores constantes y ocasionales
6.2.1.1.1.
Hábito, recompra, satisfacción, confirmación y utilidad
Para el constructo hábito, en los indicadores HA1 y HA2 hay una diferencia considerable
en las medias y porcentaje de individuos que han contestado valores altos o bajos de las
escalas entre los compradores constantes y ocasionales. Como era de esperar, el hábito
sería un comportamiento más arraigado entre los compradores constantes, existiendo
además diferencias estadísticas significativas entre los compradores constantes y
ocasionales (tabla 42).
Indicador
HA1
% Top (7+6)
% Bottom (1+2)
Media
Desv. Típica
t-student (sig.)
Hábito
SEGMENTOS
Indicador
Constantes Ocasionales
HA2
23,9
13,1
% Top (7+6)
18,8
33,3
% Bottom (1+2)
4,14
3,43
Media
1,70
1,69
Desv. Típica
4,476 (0,000)
t-student (sig.)
SEGMENTOS
Constantes Ocasionales
20,7
8,3
23,4
39,9
3,90
3,12
1,73
1,64
4,965 (0,000)
TABLA 42: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO HÁBITO. MODELO DE
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
311
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
En el caso de la intención de recompra, los dos segmentos de compradores superan el
valor del punto central. La media en el caso del segmento de los constantes se sitúa en
prácticamente 5.
Intención de recompra
Indicador
SEGMENTOS
Indicador
SEGMENTOS
RE1
Constantes
Ocasionales
RE2
Constantes
Ocasionales
% Superior
% Superior
35,3
20,8
38,0
24,4
(7+6)
(7+6)
% Inferior (1+2)
10,9
21,4
% Inferior (1+2)
9,2
20,8
Media
4,77
4,01
Media
4,86
4,08
Desv. Típica
1,65
1,77
Desv. Típica
1,65
1,77
t–student (sig.)
4,814 (0,000)
t–student (sig.)
4,981 (0,000)
RE3
Constantes
Ocasionales
% Superior
28,8
12,73
(7+6)
% Inferior (1+2)
5,2
12,27
Media
4,88
4,2
Desv. Típica
1,28
1,17
t–student (sig.)
4,914 (0,000)
TABLA 43: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO RECOMPRA. MODELO DE
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
Los valores del constructo satisfacción (SA1, SA2 y SA3) son muy similares a los del
constructo intención recompra. En todos los indicadores, para compradores constantes y
ocasionales la media se sitúa por encima de cuatro, aunque lo valores para compradores
constantes son notablemente más altos. (tabla 43).
Satisfacción
Indicador
SEGMENTOS
Indicador
SEGMENTOS
SA1
Constantes
Ocasionales
SA2
Constantes
Ocasionales
% Superior
% Superior
23,6
11,3
32,6
23,8
(7+6)
(7+6)
% Inferior (1+2)
17,4
33,3
% Inferior (1+2)
8,2
13,7
Media
4,23
3,42
Media
4,77
4,36
Desv. Típica
1,66
1,61
Desv. Típica
1,46
1,64
t–student (sig.)
5,303 (0,000)
t–student (sig.)
2,743 (0,006)
SA3
Constantes
Ocasionales
% Superior
37,2
28,0
(7+6)
% Inferior (1+2)
7,3
13,1
Media
4,89
4,46
Desv. Típica
1,44
1,58
t–student (sig.)
2,960 (0,003)
TABLA 44: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO SATISFACCIÓN. MODELO DE
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
312
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
La confirmación de expectativas tiene valores muy similares entre compradores
constantes y ocasionales. Para el indicador CO1 no existen diferencias significativas entre
compradores constantes y ocasionales, lo que refuerza que las hipótesis H6 y H7 se hayan
formulado sin diferencias entre compradores constantes y ocasionales en el capítulo
anterior (tabla 45).
CO1
% Top (7+6)
% Bottom (1+2)
Media
Desv. Típica
t-student (sig.)
CO3
% Top (7+6)
% Bottom (1+2)
Media
Desv. Típica
t-student (sig.)
Confirmación
Constantes
CO2
44,6
41,7
% Top (7+6)
4,6
7,7
% Bottom (1+2)
5,18
4,95
Media
1,30
1,48
Desv. Típica
1,813 (0,070*)
t-student (sig.)
Constantes Ocasionales
55,2
42,9
3,3
6,5
5,40
5,07
1,26
1,42
2,710 (0,007)
Constantes
37.0
32,1
4,6
10,1
4,97
4,68
1,30
1,51
2,184 (0,030)
TABLA 45: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO CONFIRMACIÓN. MODELO DE
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
El caso del factor utilidad las medias se sitúan en muchos casos por debajo del valor medio
cuatro y con valores más elevados en las respuestas 6–7 para compradores ocasionales.
Obteniendo los valores de la t de Student, se denota la existencia de diferencias
significativas entre los segmentos de compradores constantes y ocasionales (tabla 46).
Utilidad
UT1
Constantes
Ocasionales
UT2
Constantes
Ocasionales
% Superior
% Superior
21,7
11,3
65,8
48,2
(7+6)
(7+6)
% Inferior (1+2)
12,8
22,6
% Inferior (1+2)
1,9
5,4
Media
4,27
3,83
Media
5,79
5,26
Desv. Típica
1,50
1,53
Desv. Típica
1,26
1,47
t–student (sig.)
3,121 (0,002)
t–student (sig.)
3,992 (0,000)
UT3
Constantes
Ocasionales
% Superior
14,9
10,7
(7+6)
% Inferior (1+2)
23,9
30,4
Media
3,86
3,52
Desv. Típica
1,62
1,64
t–student (sig.)
2,254 (0,025)
TABLA 46: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO UTILIDAD. MODELO DE
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
313
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
En el gráfico 103, se representan las medias de los indicadores correspondientes al hábito,
recompra, satisfacción, confirmación y utilidad:
3,52
UT3*
3,86
5,26
UT2*
3,83
UT1*
5,07
C03*
4,68
CO2*
4,97
4,95
CO1
4,46
SA3*
4,36
SA2*
3,42
SA1*
4,23
4,08
RE2*
4,01
RE1*
3,12
HA2*
1,00
2,00
3,00
* existe diferencias significativas entre las medias de ambos
5,40
5,18
4,89
4,77
4,86
4,77
3,90
3,43
HA1*
5,79
4,27
4,14
4,00
compradores
ocasionales
5,00
6,00
7,00
GRÁFICO 103. RESUMEN DE MEDIAS Y DE DIFERENCIAS SIGNIFICATIVAS PARA LOS
INDICADORES DE HÁBITO, RECOMPRA, SATISFACCIÓN, CONFIRMACIÓN Y UTILIDAD
6.2.1.1.2.
Valor
En cuanto al valor, como constructo reflectivo multidimensional, podemos apreciar
importantes diferencias entre las medias de los distintos indicadores, oscilando entre 5,01
y 2,57. En todos los casos, la media de los constantes supera a la de los compradores
ocasionales aunque en general las diferencias son bastante reducidas. Es de destacar que
los menores valores en las medias se producen para los indicadores VA1, VA2 (segmento
de compradores ocasionales), VA5, VA6, VA7, VA8, VA9. Estos indicadores corresponden a
la dimensión del valor epistémico (VA1 y VA2), valor condicional (VA5), valor social (VA6
y VA7) y a la dimensión del valor emocional (VA8 y VA9). Esto es un primer indicador de
que los usuarios dan una mayor importancia al valor monetario y de comodidad,
primando por tanto los aspectos más prácticos en el comercio electrónico B2C. Excepto
para el indicador VA1, existen diferencias significativas en el resto de los indicadores entre
los compradores constantes y los ocasionales, lo que apoya las hipótesis que diferencian el
valor entre ambos segmentos de compradores (tabla 47).
314
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
VA1
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
VA3
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
VA5
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
VA7
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
VA9
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
VA11
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
VA13
% Superior
(7+6)
% Inferior
Constantes
Valor
Ocasionales
13,6
8,3
34,5
38,1
3,47
3,23
1,72
1,68
1,517 (0,130*)
Constantes Ocasionales
45,9
43,5
6,5
8,9
5,12
4,90
1,52
1,61
1,535 (0,0125)
Constantes Ocasionales
58,2
56,5
7,1
8,9
5,41
5,28
1,59
1,60
0,880 (0,037)
Constantes Ocasionales
1,9
3,0
61,1
62,5
2,38
2,26
1,46
1,45
0,832 (0,040)
Constantes Ocasionales
6,8
1,8
42,9
57,1
2,97
2,39
1,59
1,40
4,066 (0,000)
Constantes Ocasionales
31,0
23,8
5,7
7,7
4,73
4,51
1,37
1,40
1,664 (0,009)
Constantes Ocasionales
31,5
22,0
13,3
16,1
VA2
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
VA4
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
VA6
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
VA8
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
VA10
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
VA12
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
315
Constantes
Ocasionales
21,5
14,3
22,6
29,8
3,98
3,56
1,69
1,71
2,651 (0,008)
Constantes Ocasionales
51,9
45,2
9,2
11,9
5,17
4,86
1,70
1,74
1,973 (0,049)
Constantes Ocasionales
5,4
6,0
46,2
52,4
2,93
2,72
1,62
1,58
1,414 (0,015)
Constantes Ocasionales
9,0
3,6
31,8
50,6
3,34
2,64
1,63
1,51
4,684 (0,000)
Constantes Ocasionales
33,4
22,6
11,1
14,3
4,52
4,23
1,65
1,59
1,923 (0,005)
Constantes Ocasionales
39,9
33,3
8,4
9,5
4,89
4,77
1,53
1,53
0,829 (0,040)
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
(1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
4,51
4,24
1,65
1,63
1,781 (0,007)
* no se rechaza la hipótesis de igualdad de medias con un nivel de confianza del 95%
TABLA 47: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO VALOR. MODELO DE
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
El gráfico 104 representa los valores medios para ambos segmentos de compradores,
indicando si las diferencias son significativas entre ambos grupos.
3,23
VA1
VA2*
3,47
3,56
3,98
4,90
VA3*
4,86
VA4*
VA5*
2,72
VA6*
VA7*
5,12
5,17
5,28
5,41
2,93
2,26
2,38
2,64
VA8*
2,39
VA9*
3,34
2,97
4,23
VA10*
4,52
4,51
VA11*
VA12*
4,24
VA13*
1,00
2,00
3,00
* existe diferencias significativas entre las medias de ambos
4,00
compradores ocasionales
4,73
4,77
4,89
4,51
5,00
compradores constantes
6,00
GRÁFICO 104. RESUMEN DE MEDIAS Y DE DIFERENCIAS SIGNIFICATIVAS PARA LOS
INDICADORES DE VALOR
6.2.1.1.3.
Calidad
Para el caso de la calidad, el análisis es muy similar al del constructo valor, con valores en
torno al valor central de 4 y porcentajes de respuesta 7 o 6 entre el 10 y el 20% para cada
uno de los indicadores (excepto el indicador QU4 que es uno de los indicadores de la
dimensión calidad de la precisión de la información y la atención y que presenta medias
bastante elevadas). Excepto el indicador QU1, el resto de indicadores presenta diferencias
significativas para los segmentos de compradores constantes y ocasionales lo que apoya
las diferentes hipótesis para compradores constantes y ocasionales extraídas de los
análisis teóricos y definidas en el capítulo anterior (tabla 48).
316
7,00
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
QU1
% Superior
(7+6)
% Inferior (1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
QU3
% Superior
(7+6)
% Inferior (1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
QU5
% Superior
(7+6)
% Inferior (1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
QU7
% Superior
(7+6)
% Inferior (1+2)
Media
Desv. Típica
t–student (sig.)
Calidad
Constantes
Ocasionales
QU2
% Superior
23,9
22,0
(7+6)
6,5
10,7
% Inferior (1+2)
4,55
4,43
Media
1,34
1,51
Desv. Típica
0,843 (0,400*)
t–student (sig.)
Constantes
Ocasionales
QU4
% Superior
48,6
35,7
(7+6)
5,2
8,9
% Inferior (1+2)
5,17
4,79
Media
1,42
1,55
Desv. Típica
2,787 (0,006)
t–student (sig.)
Constantes
Ocasionales
QU6
% Superior
11,7
8,9
(7+6)
26,9
34,5
% Inferior (1+2)
3,64
3,28
Media
1,60
1,59
Desv. Típica
2,438 (0,015)
t–student (sig.)
Constantes
Ocasionales
QU8
% Superior
19,6
17,3
(7+6)
7,1
16,1
% Inferior (1+2)
4,48
4,01
Media
1,28
1,55
Desv. Típica
3,388 (0,001)
t–student (sig.)
Constantes
Ocasionales
48,6
41,1
4,3
10,1
5,17
4,86
1,38
1,58
2,193 (0,029)
Constantes
Ocasionales
27,4
16,1
11,4
19,6
4,5
3,95
1,48
1,53
3,968 (0,000)
Constantes
Ocasionales
33,4
25,6
6,3
13,7
4,74
4,41
1,40
1,59
2,302 (0,022)
Constantes
Ocasionales
63,9
48,8
3,5
2,4
5,63
5,29
1,33
1,32
2,761 (0,006)
* no se rechaza la hipótesis de igualdad de medias con un nivel de confianza del 95%
TABLA 48: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO CALIDAD. MODELO DE
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
De nuevo el gráfico 105 muestra las medias de los indicadores para los compradores
constantes y los ocasionales.
317
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
4,41
QU6*
4,74
3,28
QU5*
3,64
3,95
QU4*
4,50
4,79
QU3*
5,17
4,86
QU2*
5,17
4,43
QU1
4,55
1,00
2,00
3,00
* existe diferencias significativas entre las medias de ambos
4,00
compradores ocasionales
5,00
compradores constantes
6,00
7,00
GRÁFICO 105. RESUMEN DE MEDIAS Y DE DIFERENCIAS SIGNIFICATIVAS PARA LOS
INDICADORES DE CALIDAD
6.2.1.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja
En cuanto a los compradores con comportamiento de queja, entre los estadísticos
descriptivos se aprecia que la media se sitúa por debajo del punto intermedio 4 de la
escala de Likert en todos los indicadores de la dimensión justicia (tabla 49).
Justicia
JD1
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
JD5
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
JP4
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
17,5
30,4
3,6
1,9
23,8
31
3,8
2
28,7
21,8
4,2
JD2
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
JP1
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
JP5
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
19,8
29
3,7
1,9
28,1
24,4
4,1
2
31
23,4
4,2
318
JD3
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
JP2
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
JI1
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
22,4
29
3,8
1,9
26,7
21,5
4,2
1,8
26,4
20,8
4,1
JD4
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
JP3
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
JI2
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
4
21,5
32,3
3,7
2
32,3
20,5
4,3
1,9
26,4
21,5
4,1
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Desv. Típica
JI3
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
JI7
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
1,9
25,7
18,5
4,2
1,8
Desv. Típica
JI4
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
2
23,8
26,7
3,9
1,9
Desv. Típica
JI5
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
1,8
30,4
18,2
4,3
1,8
Desv. Típica
JI6
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
1,8
26,7
23,1
4,1
1,9
28,1
19,5
4,2
1,9
TABLA 49: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO JUSTICIA. MODELO DE
COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
En cuanto a las emociones, en media las emociones positivas tienen unos valores algo
superiores a las emociones negativas. En los próximos epígrafes de la investigación
comprobaremos qué influencia tiene cada una de las emociones en el resto de contructos
del modelo (tablas 50 y 51).
EMOC1
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
28,1
28,7
4
2,1
Emociones negativas
EMOC2
% Superior
22,1
(7+6)
% Inferior
32,3
(1+2)
Media
3,7
Desv. Típica
2
EMOC3
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
32
25,7
4,2
2,1
TABLA 50: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO EMOCIONES NEGATIVAS.
MODELO DE COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
EMOC4
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
35,1
29
4,3
2
Emociones positivas
EMOC5
% Superior
29,5
(7+6)
% Inferior
23,3
(1+2)
Media
4,4
Desv. Típica
1,9
EMOC6
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
31,5
24
4,2
1,9
TABLA 51: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO EMOCIONES POSITIVAS.
MODELO DE COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
En cuanto a la satisfacción con la recuperación del servicio, existe un fuerte equilibrio
entre el porcentaje de individuos que han respondido los valores superiores e inferiores
319
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
de la escala de Likert (6–7 o 1–2, respectivamente) excepto en el indicador SOL1, lo que
hace que la media del mismo vaya desde 3,9 hasta 4,2 (solo uno de los indicadores, SOL5
se encuentra por debajo de 4) (tabla 52).
SOL1
% Superior
30
(7+6)
% Inferior
22,1
(1+2)
Media
4,2
Desv.
1,9
Típica
SOL5
% Superior
26,7
(7+6)
% Inferior
28,7
(1+2)
Media
3,9
Desv.
2
Típica
Satisfacción con la recuperación del servicio
SOL2
SOL3
SOL4
% Superior
% Superior
% Superior
28,7
28,1
(7+6)
(7+6)
(7+6)
% Inferior
% Inferior
% Inferior
24,1
24,4
(1+2)
(1+2)
(1+2)
Media
4,1
Media
4,1
Media
Desv. Típica
1,9
Desv. Típica
1,9
Desv. Típica
26,4
25,4
4
2
TABLA 52: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO SATISFACCIÓN CON LA
RECUPERACIÓN DEL SERVICIO. MODELO DE COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE
QUEJA
El indicador confianza que es un elemento fundamental en el modelo de compradores
constantes por su previsible papel como mediador entre los constructos, presenta unas
medias de 4,3 y 4,5, respectivamente en los indicadores TRU1 y TRU2, con desviaciones
típicas de 1,6 en ambos casos (tabla 53).
Confianza
TRU1
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
TRU2
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
25,7
14,2
4,3
1,6
28,1
12,2
4,5
1,6
TABLA 53: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO CONFIANZA. MODELO DE
COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
La lealtad y el boca–a–oreja son dos variables marketing de salida del modelo. Excepto el
indicador LOY1 del constructo lealtad, todos los indicadores superan el valor medio de
cuatro, en mayor medida en el caso de los indicadores del boca–a–oreja, que además
tienen unas desviaciones típicas algo menores (tablas 54 y 55).
320
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
LOY1
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
16,5
21,8
3,8
1,6
Lealtad
LOY2
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
23,4
22,1
4,1
1,8
LOY3
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
27,1
17,8
4,3
1,8
TABLA 54: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO LEALTAD. MODELO DE
COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
WOM1
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
36,3
7,3
4,8
1,5
Boca–a–oreja
WOM2
% Superior
37,3
(7+6)
% Inferior
5,9
(1+2)
Media
4,9
Desv. Típica
1,4
WOM3
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
38
6,6
4,9
1,5
TABLA 55: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO BOCA–A–OREJA MODELO DE
COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
Los valores medios de satisfacción son muy elevados (entre 4,8 y 5,4). El número de
individuos que ha respondido a los valores altos de la escala de Likert multiplica, en torno
a un orden de magnitud de 10, a aquellos que han contestado los valores más bajos de la
escala (tabla 56).
SATI1
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
54,5
4,6
5,4
1,4
Satisfacción
SATI2
% Superior
34,7
(7+6)
% Inferior
6,9
(1+2)
Media
4,8
Desv. Típica
1,4
SATI3
% Superior
(7+6)
% Inferior
(1+2)
Media
Desv. Típica
46,2
4,3
5,1
1,4
TABLA 56: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS DEL CONSTRUCTO SATISFACCIÓN. MODELO DE
COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
6.2.2. Análisis del modelo de medida.
En la evaluación del modelo de medida se analiza la fiabilidad y validez de la medición de
los conceptos teóricos. Para ello, la fiabilidad del instrumento de medida se valora
evaluando las cargas factoriales de los indicadores cuyo valor deberá ser superior a 0,707
(pudiendo admitirse valores ligeramente inferiores en etapas iniciales del análisis).
321
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Además la fiabilidad del constructo y el alfa de Cronbach deben ser superiores a 0,7 y la
validez convergente evaluada por la varianza media extraída superará el valor de 0,5.
6.2.2.1.
6.2.2.1.1.
Fiabilidad del instrumento de medida y análisis de validez convergente
Estudio de compradores constantes y ocasionales
En primer lugar es necesario resaltar que se ha realizado el método de construcción por
medio de latent variables scores o de aproximación por pasos debido a la naturaleza de
segundo orden de los contructos valor y calidad, por lo que la notación de los indicadores
de valor se transforman y renombran de VA1-VA13 a ValC, ValM, ValS y ValE y de QU1QU8 a QuaWeb, QuaAtt y QuaTrust. En cuanto a las cargas factoriales de los indicadores,
todas superan el valor de 0,707, excepto el indicador ValS para los compradores
constantes y el indicador ValC para los compradores ocasionales. Al superar en ambos
casos el valor de 0,6 se ha decido mantener estos indicadores (tabla 57).
Compradores
constantes
Hábito
HA1
0,9
HA2
0,93
Satisfacción
SA1
0,87
SA2
0,92
SA3
0,94
Utilidad
UT1
0,87
UT2
0,81
UT3
0,78
Recompra
RE1
0,98
RE2
0,98
Confirmación
CO1
0,92
CO2
0,91
CO3
0,9
Valor
ValC
0,84
ValM
0,72
ValS
0,67
ValE
0,79
Compradores
ocasionales
Hábito
HA1
0,93
HA2
0,95
Satisfacción
SA1
0,84
SA2
0,9
SA3
0,93
Utilidad
UT1
0,88
UT2
0,83
UT3
0,86
Recompra
RE1
0,98
RE2
0,98
Confirmación
CO1
0,91
CO2
0,94
CO3
0,92
Valor
VaIC
0,64
VaIM
0,78
VaIS
0,83
VaIE
0,83
TABLA 57: CARGAS FACTORIALES DE LOS INDICADORES. COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES
322
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
De acuerdo al esquema del análisis de datos a seguir, en la siguiente tabla se muestran los
valores de fiabilidad compuesta, alfa de Cronbach y varianza extraída de los constructos
del modelo, para los segmentos de compradores constantes y ocasionales (tabla 58).
Hábito
Satisfacción
Utilidad
Recompra
Confirmación
Valor
Compradores constantes
Fiabilidad
Alfa de
AVE
compuesta Cronbach
0,91
0,95
0,84
0,94
0,97
0,84
0,86
0,94
0,67
0,98
0,93
0,97
0,94
0,89
0,83
0,84
0,96
0,57
Compradores ocasionales
Fiabilidad
Alfa de
AVE
compuesta Cronbach
0,94
0,94
0,88
0,92
0,91
0,79
0,89
0,93
0,74
0,98
0,96
0,97
0,94
0,92
0,85
0,84
0,89
0,58
TABLA 58: FIABILIDAD COMPUESTA, ALFA DE CRONBACH Y AVE. COMPRADORES
CONSTANTES Y OCASIONALES
Los valores de fiabilidad compuesta, alfa de Cronbach y varianza media extraída son
satisfactorios para los segmentos de internautas compradores constantes y ocasionales. La
fiabilidad compuesta supera 0,9 en todos los casos, excepto para la utilidad y valor en
compradores constantes y para utilidad en compradores ocasionales, aunque en estos
casos el valor se sitúa por encima de 0,84. El alfa de Cronbach está por encima de 0,89 en
todos los casos. Las varianzas extraídas superan, para todos los indicadores, el umbral de
0,5. Por tanto, a raíz de los resultados obtenidos, se puede afirmar la fiabilidad y validez
del instrumento de medida.
Como los datos de todas las variables de este estudio son auto–reportados y recogidos
individualmente de cada uno de los encuestados es posible la aparición del problema del
sesgo de método común lo que hace necesario un análisis estadístico que evalúe su
influencia, que como se ha indicado anteriormente se realiza con el procedimiento
recomendado por Pavlou et al. (2007). Las variaciones en los indicadores se explica por
sus indicadores principales (media: 0,85 y 0,88 para compradores constantes y
ocasionales, respectivamente) y son mucho mayores que las que predice el factor método
(promedio por debajo de 0,001 para ambos segmentos de compradores). Los resultados
anteriores muestran que el método no ha contribuido sustancialmente a las variaciones en
los indicadores y, por tanto, el sesgo de método común es poco probable que sea un
motivo grave de preocupación en este estudio (tablas 59 y 60).
323
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Compradores
Indicadores
constantes
Hábito
Satisfacción
Utilidad
Recompra
Confirmación
Valor
HA1
HA2
SA1
SA2
SA3
UT1
UT2
UT3
RE1
RE2
CO1
CO2
CO3
ValC
ValM
ValS
ValE
Media
Varianza
Varianza
Varianza
Carga
explicada
Explicada explicada
factor
factores
factor
factores
Método
sustantivos
método sustantivos
0,96**
0,94
0,03
0
0,96**
0,79
0,02
0
0,96**
0,92
0,03
0
0,84**
0,92
0
0
0,93**
0,78
0,03
0
0,98**
0,71
0,05
0
0,96**
0,91
0,05
0
0,89**
0,74
0,04
0
0,95**
0,92
0,09
0
0,97**
0,76
0,01
0
0,96**
0,77
0,03
0
0,96**
0,92
0
0
0,96**
0,87
0
0
0,84**
0,97
0,07
0
0,95**
0,93
0,02
0
0,89**
0,72
0,05
0
0,91**
0,82
0,05
0
0,93
0,85
0
0
*p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001; t–Student de una cola t(0.05; 534)=1.9644; t(0.01; 534)=2.59; t(0.001; 534)=3.31
TABLA 59. ESTUDIO DEL SESGO DE MÉTODO COMÚN. COMPRADORES CONSTANTES
Compradores
Indicadores
ocasionales
Hábito
Satisfacción
Utilidad
Recompra
Confirmación
Valor
Media
HA1
HA2
SA1
SA2
SA3
UT1
UT2
UT3
RE1
RE2
CO1
CO2
CO3
ValC
ValM
ValS
ValE
Varianza
explicada
factores
sustantivos
0,91**
0,91**
0,89**
0,84**
0,93**
0,91**
0,96**
0,89**
0,91**
0,97**
0,96**
0,96**
0,91**
0,84**
0,95**
0,93**
0,91**
0,91
Carga
factor
Método
0,81
0,96
0,91
0,92
0,87
0,97
0,91
0,79
0,92
0,94
0,91
0,92
0,91
0,7
0,9
0,79
0,82
0,88
Varianza
Explicada
factor
método
0,04
0,03
0
0,06
0,02
0,03
0
0,02
0,03
0,02
0,03
0
0
0,01
0,05
0
0,05
0
Varianza
explicada
factores
sustantivos
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
*p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001; t–Student de una cola t(0.05; 534)=1.9644; t(0.01; 534)=2.59; t(0.001; 534)=3.31
TABLA 60. ESTUDIO DEL SESGO DE MÉTODO COMÚN. COMPRADORES. COMPRADORES
OCASIONALES
324
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Dado que la calidad percibida se ha formulado como un indicador formativo de segundo
orden, es necesario examinar el factor de inflación de la varianza (VIF), de tal manera que
los indicadores de los constructos tengan un valor inferior a cinco (Hair et al., 2009) y
evaluar el peso de los indicadores en la formación del constructo.
Para ambos segmentos de compradores, la calidad percibida del sitio Web es el indicador
que tiene menos influencia en la formación de la calidad percibida, teniendo la calidad de
la atención y la calidad de la confianza la mayor influencia en la construcción del
constructo calidad para los dos segmentos de compradores estudiados.
Siguiendo el análisis de Belsley (1991), los índices de condición no sobrepasan el valor de
23,4 –estando el límite establecido en 30– y los indicadores no presentan una varianza
alta, por lo que se puede afirmar que no existe multicolinealidad (tabla 61).
Calidad percibida (Formativo Segundo
Orden)
QuaWeb (VIF=1,6 Weight=0,42)
QuaAtt (VIF=2,4 Weight=0,09 )
QuaTrust (VIF=2,5Weight=0,63)
Calidad percibida (Formativo Segundo
Orden)
QuaWeb (VIF=1,59 Weight=0,31)
QuaAtt (VIF=2,36 Weight=0,16 )
QuaTrust (VIF=2,14 Weight=0,72)
TABLA 61: FACTOR DE INFLACIÓN DE LA VARIANZA Y PESOS DEL CONSTRUCTO CALIDAD
PERCIBIDA. COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
6.2.2.1.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja
Todas las cargas factoriales de los indicadores superan, de manera muy amplia, el umbral
de 0,707 de carga factorial. Por tanto, el instrumento de medida se considera válido y
fiable (tabla 62).
Constructo
Satisfacción
con
recuperación
Emociones
negativas
Emociones
positivas
Confianza
Lealtad
Boca–a–oreja
Indicador
SOL1
SOL2
SOL3
EMOC1
EMOC2
EMOC3
EMOC4
EMOC5
EMOC6
TRU1
TRU2
LOY1
LOY2
LOY3
WOM1
325
Valor
0,92
0,96
0,96
0,97
0,94
0,95
0,95
0,98
0,96
0,96
0,96
0,79
0,94
0,93
0,95
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Satisfacción
WOM2
WOM3
SATI1
SATI2
SATI3
0,97
0,97
0,91
0,93
0,96
TABLA 62: CARGAS FACTORIALES DE LOS INDICADORES. COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA
En cuanto a los consumidores que han experimentado comportamiento de queja, los
valores de fiabilidad compuesta, alfa de Cronbach y AVE superan ampliamente los límites
mínimos establecidos (tabla 63). Al igual que en el estudio de los compradores constantes
y ocasionales, se realiza para esta muestra el procedimiento de Pavlou et al. (2007). De
nuevo, los resultados obtenidos (varianza explicada de los factores sustantivos=0,94;
carga del factor método=0,89; varianza explicada del factor método=0,0 y varianza
explicada de los factores sustantivos=0) indican que no se encuentran indicios de sesgo
debidos al método común (tabla 64).
Constructo
Satisfacción con
recuperación
Confianza
Boca–a–oreja
Lealtad
Satisfacción
Emociones positivas
Emociones negativas
Fiabilidad
compuesta
Alfa de
Cronbach
AVE
0,98
0,97
0,89
0,96
0,97
0,92
0,98
0,96
0,97
0,91
0,96
0,87
0,93
0,96
0,95
0,92
0,93
0,8
0,87
0,92
0,91
TABLA 63: FIABILIDAD COMPUESTA, ALFA DE CRONBACH Y AVE. COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA
Constructo
SSR
Emociones
negativas
Emociones
positivas
Indicador
SOL1
SOL2
SOL3
SOL4
SOL5
EMOC1
EMOC2
EMOC3
EMOC4
EMOC5
EMOC6
Varianza
explicada
factores
sustantivos
0,90**
0,98**
0,95**
0,96**
0,93**
0,98**
0,96**
0,89**
0,95**
0,97**
0,96**
326
Carga factor
Método
0,81
0,96
0,91
0,92
0,87
0,97
0,91
0,79
0,92
0,94
0,91
Varianza
explicada
factor
método
0,04
0
0,01
0
–0,03
0,05*
–0,05
0,04
0,03
–0,02
–0,03
Varianza
explicada
factores
sustantivos
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Confianza
Lealtad
Boca–a–oreja
Satisfacción
acumulada
TRU1
TRU2
LOY1
LOY2
LOY3
WOM1
WOM2
WOM3
SATI1
SATI2
SATI3
Media
0,96**
0,96**
0,84**
0,95**
0,89**
0,91**
0,99**
0,99**
0,85**
0,99**
0,95**
0,94
0,92
0,91
0,7
0,9
0,79
0,82
0,99
0,97
0,72
0,99
0,91
0,89
0
0
–0,06
–0,02
0,06*
0,05
–0,03
–0,02
0,07
0,07
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0,01
0,01
0
0
*p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001; t–Student de una cola t(0.05; 534)=1.9644; t(0.01; 534)=2.59; t(0.001; 534)=3.31
TABLA 64. ESTUDIO DE COMMON METHOD BIAS. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO
DE QUEJA
Para evaluar los indicadores formativos, hay que examinar los pesos que proporcionan
información acerca de cómo el indicador contribuye al constructo. En el caso de los
indicadores formativos es necesaria evaluar la multicolinealidad que podría conducir a
resultados inestables. Los resultados del factor de inflación de la varianza (VIF) presentan
valores lejos del límite del umbral de 5, excepto en la justicia procedimental cuyo valor se
encuentra más cercano al límite. Siguiendo el análisis de Belsley (1991), los índices de
condición no sobrepasan el valor de 27,4 –siendo el límite 30– y los indicadores no tienen
una proporción de varianza alta por lo que no existe multicolinealidad (tabla 65).
Constructo
Justicia
Código
JD
JP
JI
Pesos
0,43
0,93
0,93
VIF
3,2
4,4
3,1
TABLA 65: FACTOR DE INFLACIÓN DE LA VARIANZA Y PESOS DEL CONSTRUCTO JUSTICIA.
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
6.2.2.2.
Análisis de validez discriminante
Después de realizar los análisis de validez convergente y de fiabilidad individual de los
ítems se continúa con el análisis de validez discriminante de los indicadores de los
constructos, con objeto de comprobar que los indicadores están midiendo los constructos
para los que fueron diseñados y no otros.
6.2.2.2.1.
Estudio de compradores constantes y ocasionales
La valoración de la validez discriminante (ver tablas 66 y 67) puede efectuarse utilizando
la Varianza Media Extraída (AVE), es decir, la varianza media compartida entre un
327
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
constructo y sus medidas, la cual debería ser mayor que la varianza compartida entre el
constructo con los otros constructos del modelo (la correlación al cuadrado entre dos
constructos). En las siguientes tablas se puede observar que la raíz cuadrada del AVE es
superior a las correlaciones entre los constructos y superior a 0,7. Es de destacar la alta
correlación existente ente la intención de recompra y la satisfacción, y entre la satisfacción
y la confirmación de compra y la utilidad percibida, lo que indica que estos factores
presentan una cierta similitud. Los valores obtenidos permiten superar los criterios de
validez discriminante.
Constructo
Habito
Recompra
Satisfacción
Confirmación
Utilidad
Valor
Calidad
Hábito
0,92
0,76
0,69
0,44
0,62
0,55
0,43
Recompra
0,98
0,8
0,49
0,61
0,59
0,51
Satisfacción Confirmación
0,92
0,69
0,69
0,66
0,59
0,91
0,57
0,53
0,57
Utilidad
Valor
Calidad
0,82
0,61
0,56
0,76
0,62
NA
TABLA 66: ESTUDIO DE VALIDEZ DISCRIMINANTE. COMPRADORES CONSTANTES
Constructo
Hábito
Recompra
Satisfacción
Confirmación
Utilidad
Valor
Calidad
Habito
0,94
0,76
0,69
0,45
0,63
0,59
0,41
Recompra
0,98
0,79
0,55
0,72
0,57
0,44
Satisfacción Confirmación
0,89
0,73
0,71
0,65
0,6
0,92
0,72
0,62
0,64
Utilidad
Valor
Calidad
0,86
0,59
0,54
0, 76
0,62
NA
TABLA 67: ESTUDIO DE VALIDEZ DISCRIMINANTE. COMPRADORES OCASIONALES
6.2.2.2.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja
Para el caso de los compradores que han manifestado en alguna ocasión un
comportamiento de queja y que vuelven a comprar, se comprueba que los valores de la
diagonal (raíz cuadrada del AVE) son superiores a 0,7 y superan a los de las respectivas
filas y columnas por lo que se considera que cumple los criterios de validación
discriminante (tabla 68).
328
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Emociones Emociones
positivas negativas
Emociones
positivas
Emociones
negativas
Satisfacción
con
recuperación
Boca–a–
oreja
Lealtad
Justicia
Confianza
Satisfacción
acumulada
Satisfacción Boca–
Satisfacción
con
a–
Lealtad Justicia Confianza
acumulada
recuperación oreja
0,93
–0,6
0,95
0,79
–0,63
0,94
0,33
–0,28
0,41
0,96
0,62
0,68
0,6
–0,5
–0,56
–0,47
0,7
0,8
0,65
0,48
0,33
0,53
0,89
0,61
0,64
–
0,6
0,96
0,23
–0,25
0,37
0,7
0,47
0,3
0,52
0,94
TABLA 68: ESTUDIO DE VALIDEZ DISCRIMINANTE. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO
DE QUEJA
En el caso de los compradores de queja, se ha comprobado la validación discriminante por
un segundo método, obteniendo una tabla de cargas cruzadas, donde las puntuaciones del
constructo se colocaron en columnas y los indicadores en filas. Se comprueba que los
indicadores de un constructo tienen más peso en el constructo que los indicadores de
otros constructos (tabla 69).
Satisfacción
con la
Emociones Emociones
Confianza
recuperación Negativas positivas
del servicio
SOL1
SOL2
SOL3
SOL4
SOL5
EMOC1
EMOC2
EMOC3
EMOC4
EMOC5
EMOC6
TRU1
TRU2
LOY1
LOY2
LOY3
WOM1
0,92
0,96
0,96
0,96
0,92
–0,59
–0,56
–0,64
0,78
0,73
0,73
0,61
0,64
0,49
0,67
0,69
0,41
–0,54
–0,61
–0,61
–0,63
–0,57
0,97
0,94
0,94
–0,6
–0,54
–0,52
–0,42
–0,47
–0,3
–0,46
–0,54
–0,26
0,69
0,75
0,73
0,76
0,75
–0,57
–0,5
–0,58
0,95
0,98
0,96
0,56
0,57
0,42
0,61
0,57
0,29
329
0,6
0,61
0,65
0,62
0,58
–0,45
–0,45
–0,43
0,58
0,56
0,55
0,96
0,96
0,47
0,6
0,63
0,5
Lealtad
Boca–
a–oreja
Satisfacción
0,62
0,66
0,69
0,67
0,67
–0,48
–0,47
–0,47
0,62
0,57
0,55
0,61
0,62
0,79
0,94
0,93
0,47
0,4
0,4
0,4
0,37
0,36
–0,26
–0,32
–0,23
0,34
0,28
0,26
0,5
0,51
0,34
0,45
0,49
0,95
0,35
0,35
0,37
0,36
0,31
–0,21
–0,29
–0,2
0,23
0,2
0,18
0,5
0,5
0,36
0,42
0,47
0,66
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
WOM2
WOM3
RECO1
RECO2
SATI1
SATI2
SATI3
0,37
0,4
0,23
0,23
0,27
0,42
0,34
–0,28
–0,28
–0,14
–0,14
–0,12
–0,32
–0,25
0,28
0,31
0,12
0,12
0,13
0,28
0,19
0,49
0,53
0,35
0,36
0,46
0,52
0,48
0,44
0,47
0,32
0,33
0,37
0,49
0,46
0,97
0,97
0,69
0,68
0,63
0,66
0,67
0,68
0,67
0,78
0,76
0,91
0,93
0,96
TABLA 69: ESTUDIO DE VALIDEZ DISCRIMINANTE MEDIANTE TABLAS DE CORRELACIONES
CRUZADAS. COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
6.2.3. Análisis del modelo estructural
La evaluación del modelo estructural se realiza con un procedimiento de remuestreo
bootstrap de 500 muestras y se lleva a cabo por medio de tres indicadores: la varianza
explicada (R2), los coeficientes path (β) y los t–estadísticos que miden los niveles de
significación. Para validar el modelo estructural, la varianza explicada debe ser mayor o
igual que 0,1 y los coeficientes path deben presentar un valor igual o superior a 0,2.
6.2.3.1.
Varianza explicada de las variables endógenas
La varianza explicada de las variables endógenas es un indicador del grado en que sus
antecedentes son capaces de explicar las variables latentes. Para cada constructo
dependiente, el valor de R2 es la medida básica de la bondad con la que el modelo explica
las relaciones establecidas entre las variables latentes independientes y las dependientes.
La varianza explicada de las variables endógenas debería ser superior a 0,1.
6.2.3.1.1.
Estudio de compradores constantes y ocasionales
Los valores de R2 muestran una buena explicación del modelo en base a los constructos
propuestos para los compradores constantes y ocasionales. Para la variable dependiente,
la varianza en la explicación de la intención de recompra se sitúa en un notable 73,2%
para compradores ocasionales y 72,1% para compradores constantes. Los valores
mínimos (utilidad percibida y valor para compradores constantes, y valor para los
compradores ocasionales) se explican en torno a un 40%, por lo que sería necesario
introducir factores adicionales que incrementasen la explicación de estos constructos
(tabla 70).
330
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
R2
Satisfacción
Utilidad
Valor
Recompra
Compradores
constantes
0,59
0,33
0,4
0,72
Compradores
ocasionales
0,61
0,51
0,32
0,73
TABLA 70: VARIANZA EXPLICADA DE LAS VARIABLES ENDÓGENAS. MODELO DE
COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
Por último, se mide el impacto relativo sobre la intención de compra al eliminar variables
con incidencia directa y se estudia la importancia de un determinado constructo en el
modelo. Para ello se obtiene un R2 al eliminar la variable y se utiliza la siguiente fórmula
(denominada f2 de Cohen o efecto tamaño):
Efecto tamaño= (R2incluido– R2excluido)/(1– R2modelo)
ECUACIÓN 9. IMPACTO RELATIVO SOBRE LA INTENCIÓN DE COMPRA
Los valores operacionales para efecto pequeño, medio y grande son, respectivamente,
0,02, 0,15 y 0,35.
Constructo
Utilidad
Satisfacción
Hábito
Segmento
Compradores
constantes
Compradores
ocasionales
Compradores
constantes
Compradores
ocasionales
Compradores
constantes
Compradores
ocasionales
Tipo de
efecto
No
significativo
R2incluido
R2excluido
f2
0,72
0,72
0,004
0,73
0,71
0,082
Pequeño
0,72
0,62
0,376
Grande
0,73
0,67
0,216
Medio
0,72
0,64
0,276
Medio
0,73
0,67
0,239
Medio
TABLA 71: EFECTO SOBRE LA VARIABLE DEPENDIENTE AL ELIMINAR UNA VARIABLE
INDEPENDIENTE
A la vista de los resultados, la eliminación de la utilidad en el modelo tiene efectos no
significativos en la varianza explicada de la recompra del segmento de constantes (tabla
71). El hábito tiene un efecto medio sobre la varianza y destaca la influencia de la
satisfacción en el caso de los compradores constantes (f2=0,376).
331
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
6.2.3.1.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja
Los valores de R2 indican una buena explicación del modelo en base a los constructos
propuestos (tabla 72). Para las variables dependientes, la varianza en la explicación de la
satisfacción con la recuperación se sitúa en un notable 65% y la lealtad y el WOM están
por encima del 50%. La explicación de la varianza de la satisfacción se sitúa en un 28%.
Aunque pueda parecer baja, un R2 por encima del 0,1 se puede considerar alto en las
investigaciones de recuperación de servicio (Gustafsson, 2009).
Constructo
R2
Satisfacción con
recuperación
Boca–a–oreja
Lealtad
Confianza
Satisfacción
0,65
0,52
0,51
0,44
0,28
TABLA 72: VARIANZA EXPLICADA DE LAS VARIABLES ENDÓGENAS. MODELO DE
COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
6.2.3.2.
Coeficientes path o pesos de regresión estandarizados. Niveles de
significación de los coeficientes o pesos
Los coeficientes path miden el impacto de los factores antecedentes en las variables
endógenas y representan la medida en que cada variable predictora contribuye a la
varianza explicada de las variables endógenas. Mide, por tanto, la fuerza de las relaciones
estadísticas planteadas en el modelo. Para cada camino o relación entre constructos los
valores deseables deberían estar por encima de 0,3, tomando 0,2 como límite mínimo.
6.2.3.2.1.
Estudio de compradores constantes y ocasionales
Los coeficientes path miden el impacto de los factores antecedentes en las variables
endógenas. Los valores obtenidos superan ampliamente el valor límite de 0,2 en todos los
casos, excepto en el path calidad–satisfacción (compradores ocasionales) y en los paths
utilidad
percibida–intención
de
recompra
y
calidad–satisfacción
(compradores
constantes), que son no significativos. Los valores relacionados con los t–estadísticos se
indican también en la tabla 73 y superan los mínimos recomendados de 3,1066,
correspondientes a p<0,001 para una t–Student de una cola –dado que se especificaba la
dirección de la relación–, por lo que se alcanza un nivel de significación de 99,9% para
332
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
todos los caminos estructurales, excepto para la relación utilidad–recompra de los
compradores constantes.
Coeficientes Path (β)
T–estadísticos
Compradores Compradores Compradores Compradores
constantes
ocasionales
constantes
ocasionales
Path
Satisfacción–
Recompra
Valor–
Satisfacción
Habito–
Recompra
Utilidad–
Recompra
Confirmación–
Satisfacción
Confirmación–
Utilidad
Calidad–
Satisfacción
Calidad–
Valor
0,51***
0,38***
10,19
5,33
0,32***
0,26***
7,43
3,94
0,4***
0,36***
8,34
5,1
0,017ns
0,22***
0,39ns
3,55
0,49***
0,49***
10,19
6,54
0,57***
0,71***
14,43
16,36
0,089ns
0,14ns
1,65ns
1,62ns
0,63***
0,57***
17,91
9,06
TABLA 73: COEFICIENTES PATH Y T–ESTADÍSTICOS EN COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES
6.2.3.2.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja
Todos los paths superan el valor mínimo de 0,2, excepto la relación emociones negativas–
confianza y SSR–satisfacción acumulada. Los paths emociones negativas-lealtad, y
emociones positivas–confianza, con valores de –0,15 y 0,2, tendrán un impacto más débil
en el modelo. Los resultados del análisis para el modelo de investigación se muestran en la
tabla 74.
Coeficientes Path
T–estadísticos
(β)
Path
Justicia–Emociones negativas
–0,51***
13,7
Justicia–Emociones Positivas
0,63***
2,37
Emociones negativas– Satisfacción con
recuperación
–0,27***
5,74
Emociones negativas– Confianza
–0,06ns
1,08ns
Emociones negativas– Lealtad
–0,15**
2,73
Emociones Positivas– Satisfacción con
recuperación
0,62***
13,74
Emociones Positivas– Confianza
0,2*
2,53
333
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Emociones Positivas–Lealtad
0,28***
4,57
Satisfacción con recuperación–
Satisfacción acumulada
0,05ns
0,76ns
Satisfacción con recuperación– Confianza
0,46***
5,87
Confianza– Satisfacción acumulada
0,49***
7,9
Confianza– Boca–a–oreja
0,22***
3,4
Confianza– Lealtad
0,41***
7,55
Satisfacción acumulada– Boca–a–oreja
0,58***
8,7
TABLA 74: COEFICIENTES PATH Y T–ESTADÍSTICOS EN COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA
6.2.3.3.
Relevancia predictiva y bondad del ajuste
Una vez estudiados los parámetros relativos a los caminos estructurales, y dado que en
PLS las relaciones se plantean en términos de predicción, se ha realizado un
procedimiento de blindfolding para medir la relevancia predictiva de los constructos del
modelo (parámetro Q2 –Test de Stone–Geisser). Para que el modelo sea predictivo Q2 debe
ser mayor que cero.
PLS no ofrece valores de bondad de ajuste, pero sí ofrece un parámetro de bondad de
ajuste denominado Goodness–of–Fit (GoF) que mide el ajuste del modelo obtenido al
propuesto teóricamente. El ajuste del modelo es mejor cuando el valor obtenido es más
próximo a 1.
6.2.3.3.1.
Estudio de compradores constantes y ocasionales
En la tabla 75, se observan los valores de Q2 para compradores constantes y ocasionales.
Todos los valores son superiores a 0.
Constructo
Satisfacción
Utilidad
Valor
Recompra
Compradores
constantes
0,63
0,34
0,31
0,70
Compradores
ocasionales
0,44
0,32
0,13
0,69
TABLA 75: RELEVANCIA PREDICTIVA DEL MODELO. COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES
La tabla 76 presenta el valor de bondad de ajuste para la muestra de usuarios constantes y
ocasionales, obteniendo un valor superior a 0,6 lo que indica un buen ajuste del modelo
teórico al obtenido en nuestro estudio, a pesar de los valores de R2 relativamente bajos de
334
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
los constructos utilidad (para compradores constantes) y valor y utilidad (para
compradores ocasionales).
Compradores constantes
Constructo
Hábito
Satisfacción
Utilidad
Recompra
Confirmación
Valor
Media
GoF
R2
0,59
0,39
0,72
0,4
0,52
AVE
0,84
0,84
0,67
0,97
0,83
0,57
0,79
Compradores ocasionales
R2
0,61
0,51
0,73
0,38
0,56
0,64
AVE
0,88
0,79
0,74
0,97
0,85
0,5
0,8
0,67
TABLA 76: BONDAD DE AJUSTE DEL MODELO. COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
6.2.3.3.2.
Estudio de compradores con comportamiento de queja
Para los compradores que tuvieron un comportamiento de queja, el test de Stone–Geisser
supera el valor 0 para todos sus constructos y el GoF alcanza el valor de 0,65, con lo que se
puede asegurar la relevancia predictiva del modelo, existiendo un buen ajuste entre el
modelo teórico y la realidad (tablas 77 y 78).
Constructo
Satisfacción con recuperación
Boca–a–oreja
Lealtad
Confianza
Satisfacción
Q2
0,55
0,43
0,34
0,33
0,07
TABLA 77: RELEVANCIA PREDICTIVA DEL MODELO. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO
DE QUEJA
Constructo
Satisfacción con recuperación
Confianza
Boca–a–oreja
Lealtad
Satisfacción
Emociones positivas
Emociones negativas
Media
GoF
R2
0,65
0,44
0,52
0,51
0,28
AVE
0,89
0,92
0,93
0,8
0,87
0,92
0,91
0,89
0,48
0,65
TABLA 78: BONDAD DE AJUSTE DEL MODELO. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE
QUEJA
335
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
6.2.4. Resumen del análisis
6.2.4.1.
Modelo compradores constantes y ocasionales
Tal y como se comentó al definir el modelo y las hipótesis en capítulos anteriores, el
modelo de estudio para compradores (segmentado en compradores que han comprado en
dos años consecutivos o que habían adquirido un bien en el último año y en algún año
anterior) surge al integrar el modelo de marketing de calidad–valor–satisfacción de Cronin
et al. (2000) y el modelo clásico de recompra de Bhattacherjee (2011) al que añadimos el
constructo hábito.
El objetivo es encontrar un modelo integral que sea capaz de predecir el comportamiento
de recompra y encontrar las similitudes y diferencias entre los compradores más
frecuentes y los que han repetido la compra con una frecuencia menor.
336
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
QuaW
0,42/0,31
VaIS
0,67/0,78
Calidad
H3/ H3a
VaIE
QuaA
0,09/0,16
0,63***/0,57***
H2/ H2a
0,80/0,83
Valor
0,63/0,72
0,72/0,78
VaIM
QuaT
H1/ H1a
R2= 0,40/0,32
0,09ns/0,14ns
0,32***/0,26***
0,84/0,64
Satisfacción
VaIC
0,51***/0,38***
R2= 0,59/0,61
0,49***/0,49***
H5/ H5a
Recompra
H6
R2= 0,72/0,73
Confirmación
0,40***/0,36***
0,02ns/0,22***
0,57***/0,71***
H4/ H4a
H8/ H8a
H7
Hábito
Utilidad Percibida
R2= 0,33/0,51
GRÁFICO 106. RESULTADOS DEL MODELO. COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
337
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
6.2.4.1.1.
Análisis de factores marketing: calidad, valor satisfacción
En cuanto a los resultados, se puede apreciar que el valor tiene más influencia en la
satisfacción en los compradores constantes que en los ocasionales, lo que nos confirma las
hipótesis H1 y H1a.
El valor, formulado como un constructo de naturaleza reflectiva –siguiendo los trabajos de
Pura (2005)– se refleja, por orden de mayor a menor, para los compradores constantes en
los indicadores valor de comodidad, emocional, monetario y social. En el caso de los
compradores ocasionales el orden es ligeramente diferente: se refleja, de más a menos, en
el valor emocional, monetario y social–con el mismo peso– y, por último en el valor de
comodidad. Se puede apreciar, por tanto, que a los compradores contantes hay que
proporcionales comodidad y beneficios hedónicos –a través de las emociones–, teniendo la
relación calidad–precio un peso menor que para los compradores que están en un estadio
de uso inferior. Para ambos casos, parece que el valor emocional puede ser un elemento a
tomar en cuenta en el diseño de nuestra oferta B2C.
La calidad no influye (al no ser estadísticamente significativa) en la satisfacción de manera
directa pero sí de forma indirecta a través del valor (rechazando H2 y confirmando H3) lo
que confirma los resultados obtenidos por otros investigadores, donde la calidad no influía
de manera directa pero sí al ser mediada por otro constructo no utilizado en esta
investigación –equidad– (Hutchinson et al., 2009).
338
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
QuaW
0,42/0,31
VaIS
0,67/0,78
Calidad
H3/ H3a
0,63/0,57
VaIE
H2/ H2a
0,80/0,83
Valor
0,72/0,78
VaIM
QuaA
0,09/0,16
0,63/0,72
QuaT
H1/ H1a
R2=
0,09ns/0,14ns
0,40/0,32
0,32/0,26
0,84/0,64
Satisfacción
VaIC
R2= 0,59/0,61
GRÁFICO 107. RESULTADOS DEL MODELO. CALIDAD–VALOR–SATISFACCIÓN. COMPRADORES
CONSTANTES Y OCASIONALES
6.2.4.1.2.
Análisis de factores basados en el modelo de confirmación de
expectativas: confirmación, utilidad, satisfacción y hábito
La satisfacción es el principal determinante en la intención de recompra para ambos
segmentos de compra (confirmando las hipótesis H5 y H5a), lo que confirma los
resultados obtenidos en el análisis de la literatura científica: las intenciones del
consumidor antes de una experiencia influyen en las intenciones de compras futuras y
están mediatizadas por la satisfacción experimentada (Oliver, 1980).
La confirmación de expectativas tiene una fuerte relación con la satisfacción percibida y la
utilidad percibida (soportando las hipótesis H6 y H7), confirmando los resultados de otros
autores (Erevelles y Leavitt, 1992) de la importancia de este constructo y sus efectos sobre
la satisfacción y las intenciones de comportamiento.
El siguiente determinante a la satisfacción como factor influyente en la recompra es el
hábito, constructo del que ya se ha comenzado a determinar su importancia en otras
investigaciones (Liao et al., 2006). Como cabría de esperar la relación es positiva y
fuertemente significativa para ambos segmentos de compradores, con una incidencia
mayor en los que tienen mayor frecuencia de compra, lo que confirma las hipótesis H4 y
339
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
H4a. Posiblemente la creación de un hábito entre los usuarios más ocasionales sea una de
las claves para el desarrollo de este segmento de compradores.
La utilidad percibida solo influye estadísticamente en la recompra para los compradores
más ocasionales –rechazando la hipótesis H8 y confirmando la hipótesis H8a–, y ni
siquiera es significativo para los internautas constantes. Aunque el constructo utilidad
percibida ha sido un elemento básico del TAM (Davis, 1989) no es esta la primera
investigación en que la utilidad percibida no influye en la intención de recompra. Para
Sánchez–Franco y Roldán (2005) la utilidad era no significativa en la intención de
recompra de los usuarios de Internet “orientados a experiencias” (identificando estos
usuarios como aquellos que tenían un mayor uso de Internet) mientras que sí era
significativo para los usuarios “orientados a tareas concretas” (a los que asociaban con un
menor uso de Internet y orientados a actividades específicas).
Cabe preguntarse, por tanto, si la utilidad percibida es un factor cada vez a tener menos en
cuenta para los usuarios de Internet más experimentados, y si bien puede ser un
importante factor en la adopción y usos iniciales quizás pierde fuerza como elemento
predictivo en los usuarios que realizan compras con una mayor frecuencia. Posiblemente
los compradores empiezan su relación con el comercio electrónico porque les resulta más
útil y posteriormente van buscando otros valores añadidos.
Satisfacción
0,51***/0,38***
R2= 0,59/0,61
0,49***/0,49***
H5/ H5a
Recompra
H6
R2= 0,72/0,73
Confirmación
0,40***/0,36***
0,02ns/0,22***
0,57***/0,71***
H4/ H4a
H8/ H8a
H7
Hábito
Utilidad Percibida
R2= 0,33/0,51
GRÁFICO 108: RESULTADOS DEL MODELO. CONFIRMACIÓN, UTILIDAD, SATISFACCIÓN Y
HÁBITO. COMPRADORES CONSTANTES Y OCASIONALES
340
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
6.2.4.2.
Modelo compradores con comportamiento de queja
Para el caso particular de los compradores que han experimentado un comportamiento de
queja, el modelo definido analiza como variables de salida la lealtad, y el boca–a–oreja.
Para ello, analizaremos en primer lugar los efectos de la justicia percibida (de manera
separada, en sus dimensiones distributiva, procedimental e interaccional) y su impacto en
las emociones (distinguiendo entre emociones positivas y negativas).
La confianza se constituye como una variable mediadora fundamental, recogiendo la
influencia de las emociones y de la SSR e influyendo en variables como la satisfacción (a
través de la SSR), el boca–a–oreja (conjuntamente con la satisfacción) y en la lealtad
(conjuntamente con las emociones positivas). Posteriormente se analizará la influencia de
las emociones (positivas y negativas) en la confianza en un contexto de recuperación de
servicio y finalizando con el análisis del doble papel mediador de la confianza en la
satisfacción y en la lealtad.
Se ha obtenido una explicación de la varianza de la satisfacción general del 28% –notable,
cuando en la mayoría de estudios de este tipo un R2 superior a 10% se considera alto y una
explicación del comportamiento de lealtad superior al 50%. La varianza explicada de la
satisfacción con la recuperación del servicio asciende a un 65%.
341
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Satisfacción con
recuperación del
servicio
H3
Justicia
Distributiva
0,43
-0,27***
Emociones
Negativas
H1
Justicia
Procedimental
-0,06ns
H6
H4
0,35***
0,46***
0,49***
H10
-0,15**
Justicia
H11
Confianza
0,62***
H2
Justicia
Interaccional
H9
R2= 0,65
-0,51***
0,93
0,05ns
0,63***
0,93
H7
Emociones
Positivas
0,20*
R2= 0,44
H5
0,41***
R2= 0,28
0,58***
H14
H12
0,22***
Boca a oreja
H13
R2= 0,52
0,28***
H8
Lealtad
R2= 0,51
GRÁFICO 109: RESULTADOS DEL MODELO. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
342
Satisfacción
acumulada
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
6.2.4.2.1.
Análisis de factores cognitivos: la justicia
En cuanto a la justicia, formulada como un indicador de naturaleza formativa (Chiu et al.,
2010), los resultados indican que la componente de justicia procedimental e interaccional
tienen un importante peso, mucho mayor al de la justicia distributiva.
En servicios, la dificultad de tratar cara a cara con los clientes hace que, tras un
comportamiento de queja, los compradores valoren la interacción con el vendedor y el
procedimiento que aplican para resolver el problema en el que se encuentran (Chiu et al.,
2010). Chebat y Slusarczyk (2005) señalan que las emociones son el modo en el que los
consumidores se enfrentan a la injusticia. Es de destacar que la influencia de la justicia es
de alto impacto en las emociones positivas y en las emociones negativas (ligeramente
mayor en las positivas) –lo que confirma las hipótesis H1 y H2–, acentuando la
importancia de estudiar las emociones positivas en procesos de recuperación de servicio
tras un comportamiento de queja.
Justicia
Distributiva
Justicia
Procedimental
0,43
-0,51***
Emociones
Negativas
H1
0,93
Justicia
H2
Justicia
Interaccional
0,63***
Emociones
Positivas
0,93
GRÁFICO 110: RESULTADOS DEL MODELO. JUSTICIA Y EMOCIONES. COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA
6.2.4.2.2.
Análisis de factores emocionales: la influencia de las emociones en la
satisfacción con la recuperación del servicio, la confianza y la lealtad
La confianza se convierte en el constructo central del modelo al mediar, por partida doble,
entre las emociones y la lealtad, y entre la satisfacción con la recuperación del servicio y la
satisfacción acumulada.
343
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
La influencia de las emociones negativas en la confianza no resulta significativa
estadísticamente –lo que invalida la hipótesis H4–, hecho que se discutirá en el capítulo de
conclusiones, pero las emociones negativas tienen una fuerte influencia en la SSR y algo
menor en la lealtad (confirmando H3 y H5, respectivamente).
Satisfacción con
recuperación del
servicio
-0,27***
H3
R2= 0,65
H6
Emociones
Negativas
-0,06ns
-0,15**
H4
Confianza
0,62***
H7
Emociones
Positivas
H5
R2= 0,44
0,20*
0,28***
H8
Lealtad
R2= 0,51
GRÁFICO 111: RESULTADOS DEL MODELO. EMOCIONES, SATISFACCIÓN, CONFIANZA Y
LEALTAD. COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
Las emociones positivas predicen con un alto impacto (0,62) el camino con el constructo
satisfacción con la recuperación del servicio –confirmando H6– y la y la lealtad y la
confianza –validando H8 y H7–.
6.2.4.2.3.
Análisis de factores específicos: confianza y recuperación del servicio
De los resultados de este último bloque del análisis es de destacar la relevancia del
constructo confianza que, actuando de mediador de satisfacción con la recuperación del
servicio, actúa como predictor significativo de la satisfacción acumulada –confirmando
H11–, influyendo de manera menos decisiva –aunque significativa– en el boca–a–oreja –
validando la hipótesis H12–.
344
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Satisfacción con
recuperación del
servicio
0,05ns
H9
R2= 0,65
H10
0,46***
H11
0,49***
Confianza
R2=
R2= 0,28
0,58***
H12
H14
0,44
0,22***
H13
Satisfacción
acumulada
0,41***
Boca a oreja
R2= 0,52
Lealtad
R2= 0,51
GRÁFICO 112: RESULTADOS DEL MODELO. SATISFACCIÓN CON RECUPERACIÓN DEL
SERVICIO, CONFIANZA, BOCA–A–OREJA Y SATISFACCIÓN ACUMULADA. COMPRADORES CON
COMPORTAMIENTO DE QUEJA
La satisfacción acumulada va a ser el elemento fundamental que predice el boca–a–oreja
de los usuarios –validando H14–. La satisfacción generada con la recuperación del servicio
es el elemento que predice con más fuerza la confianza –confirmando H10–, seguido por
las emociones positivas. Por último, la confianza es el elemento que mejor predice la
lealtad, confirmando la hipótesis H13.
La confianza como mediador
Siguiendo el procedimiento descrito por Tippins y Sohi (2003), la validación de los efectos
de mediación de la confianza requiere de un análisis de competencia y diferencias entre
los modelos con y sin efecto mediador. Los resultados apoyan la hipótesis de que la
confianza actúa como mediador parcial, debido a las siguientes razones: en primer lugar,
al mediar entre las emociones positivas y la lealtad, se explica una mayor varianza de la
lealtad frente al modelo sin el constructo confianza (R2 = 0,51, p <0.001 versus R2 = 0,40,
p <0,001). En segundo lugar, la relación entre las emociones positivas y confianza, y entre
la confianza y la lealtad, son positivos (β = 0,19, p <0,05; y β = 0,4, p <0,001,
respectivamente), en tercer lugar, el coeficiente path de la relación entre las emociones
positivas y la lealtad disminuye abruptamente en el modelo de mediación (β = 0,48 para el
modelo directo, y β =0,28 para el modelo de mediación, p <0,001).
345
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
Tras el análisis de la relación entre las emociones negativas y la lealtad, y entre la
satisfacción con la recuperación del servicio y la lealtad, los resultados conducen a la
validación de la hipótesis Hmediación.
6.2.5. Hipótesis soportadas y no soportadas
En las siguientes tablas (79 y 80) se ofrece un resumen de las hipótesis aceptadas y
rechazadas tras la investigación realizada.
6.2.5.1.
Hipótesis aceptadas y rechazadas: compradores constantes y ocasionales
Hipótesis
H1
H1a
H2
H2a
H3
H3a
H4
H4a
H5
H5a
H6
H7
H8
H8a
El valor percibido por el cliente predice positivamente la
satisfacción percibida.
La relación entre valor percibido y satisfacción es más
importante en los compradores constantes que en los
ocasionales.
La calidad percibida por el cliente predice positivamente
la satisfacción percibida.
La relación entre calidad y satisfacción es más
importante en los compradores constantes que en los
ocasionales.
La calidad percibida por el cliente predice
positivamente el valor percibido.
La relación entre calidad percibida y valor es más
importante en los compradores constantes que en los
ocasionales.
El hábito de compra predice positivamente la intención
de recompra en CE–B2C.
El hábito de compra tiene una relación más positiva con
la intención de recompra en CE–B2C en los compradores
constantes que en los ocasionales.
La satisfacción predice positiva la intención de
recompra.
La relación entre satisfacción y recompra es más
importante en los compradores constantes que en los
ocasionales.
La confirmación influye de manera positiva en la
satisfacción.
La confirmación, influye de manera positiva en la
utilidad percibida.
La utilidad percibida predice positivamente la intención
de recompra en CE–B2C.
La relación entre utilidad percibida y satisfacción es
más importante en los compradores ocasionales que en
los constantes.
Compradores Compradores
constantes
ocasionales






















TABLA 79: HIPÓTESIS ACEPTADAS Y RECHAZADAS EN LA INVESTIGACIÓN. COMPRADORES
CON CONSTANTES Y OCASIONALES
346
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
6.2.5.2.
Hipótesis aceptadas y rechazadas: compradores con comportamiento de
queja
Compradores
comportamiento
queja
Hipótesis
H1
H2
H3
H4
H5
H6
H7
H8
H9
H10
H11
H12
H13
H14
Hmediacion
La justicia predice negativamente las emociones
negativas:
La justicia influye positivamente las emociones
positivas
Las emociones negativas predicen negativamente la
satisfacción con la recuperación del servicio.
Las emociones negativas generadas en un proceso de
SR predicen negativamente la confianza.
Las emociones negativas predicen negativamente la
lealtad
Las emociones positivas predicen positivamente la
satisfacción con la recuperación del servicio.
Las emociones positivas generadas en un proceso de
SR predicen positivamente la confianza.
Las emociones positivas predicen positivamente la
lealtad.
La SSR predice de manera positiva la satisfacción
acumulada.
La SSR predice de manera positiva la confianza del
consumidor.
La confianza predice de manera positiva la
satisfacción acumulada.
La confianza predice de manera positiva el boca–a–
oreja.
La confianza predice de manera positiva la lealtad.
La satisfacción acumulada predice de manera positiva
el boca–a–oreja.
La confianza actúa como variable mediadora parcial
entre la SSR y la satisfacción acumulada, entre las
emociones negativas y la lealtad y entre las emociones
positivas y la lealtad.















TABLA 80: HIPÓTESIS ACEPTADAS Y RECHAZADAS EN LA INVESTIGACIÓN. COMPRADORES
CON COMPORTAMIENTO DE QUEJA
347
CAPÍTULO 6
Análisis de datos y resultados
348
CAPÍTULO 7
Conclusiones
Conclusiones
349
CAPÍTULO 7
Conclusiones
350
CAPÍTULO 7
Conclusiones
7. Conclusiones
7.1.
Introducción
Este último capitulo ofrece las conclusiones teóricas y prácticas, las aportaciones de esta
investigación, sus limitaciones y una agenda de futuros estudios y líneas de investigación
que surgen a raíz de este trabajo. Se plantea el siguiente esquema:

Evaluación de los objetivos de investigación inicialmente planteados.

Recopilación de las contribuciones de la investigación.

o
Desde una perspectiva teórica y metodológica.
o
Desde un punto de vista práctico.
Conclusiones e implicaciones prácticas para la gestión sobre los resultados
obtenidos de la investigación y discusión de los mismos.

Limitaciones de la investigación.

Agenda de posibles nuevos estudios y de líneas de investigación.
7.1.
Evaluación de los objetivos propuestos de la investigación
En el capítulo 1 se planteaban un objetivo principal y una serie de objetivos secundarios
de investigación. Es el momento de evaluar su cumplimiento.
El objetivo principal de la investigación era proponer factores (a partir de modelos de
comportamiento) para el apoyo en la formulación de estrategias de gestión en comercio
electrónico que incentiven la continuidad en el uso del comercio electrónico entre
empresas y particulares. Se puede decir que el objetivo se ha cumplido de manera
satisfactoria.
A partir del estudio de modelos de adopción, uso y continuidad en el uso de las tecnologías
y de los factores que influyen en el comportamiento de compra se han diseñado y validado
dos modelos de recompra en comercio electrónico B2C de ciudadanos españoles,
adaptados a dos situaciones concretas: por un lado, internautas compradores,
seleccionando dos muestras segmentadas en función de cuando habían realizado sus
últimas compras en la Red y clasificándolos en compradores constantes (compraron en el
año 2010 y habían comprado el año anterior) y ocasionales (compraron en el año 2010 y
habían comprado en años anteriores al 2009). Por otro lado, se ha realizado un modelo
específico para internautas compradores que hayan tenido un comportamiento de queja
en alguna compra anterior.
351
CAPÍTULO 7
Conclusiones
En cuanto a los objetivos secundarios podemos evaluar su grado de cumplimiento:

En el capítulo 2 se ha realizado un análisis desde un punto de vista de la demanda,
caracterizando además a los consumidores en distintos segmentos: compradores
recurrentes (compraron en 2010 y habían comprado en años anteriores), nuevos
compradores (compraron por primera vez en 2010) y compradores con
comportamiento de queja.

Se ha realizado una revisión bibliográfica de modelos de adopción y continuidad
en el uso de tecnologías y de los principales factores de uso, continuidad y
recompra, con especial énfasis en comercio electrónico.

Se han identificando los constructos a utilizar en los modelos finalmente elegidos.

Se han definido modelos estructurales teóricos y se han adaptado los instrumentos
de medida al caso español.

Se han obtenido muestras diferenciadas para cada uno de los modelos.

Se han analizado estadísticamente los modelos de medida y estructurales, desde
un punto de vista exploratorio y predictivo.

En el capítulo 6 se han analizado los resultados obtenidos.
En este último capítulo se analizan las conclusiones teóricas y prácticas, exponiendo
las limitaciones de la investigación y posibles líneas futuras de trabajo.
7.2.
Contribuciones de la investigación
Esta sección describe las principales contribuciones de esta investigación desde los puntos
de vista teórico, metodológico y práctico a raíz de los resultados obtenidos y analizados en
el capítulo anterior.
7.2.1. Contribuciones teóricas y metodológicas
Desde el punto de vista teórico, una de las mayores contribuciones de este trabajo es el
estudio integral del internauta comprador. Para ello, se han utilizado diferentes
metodologías de investigación.
En primer lugar, se ha realizado un estudio descriptivo del comercio electrónico B2C en
España (capítulo 2) segmentando a los internautas compradores en tres grupos:
internautas con experiencia de compra en años anteriores –comprador recurrente–,
internautas que habían adquirido bienes y servicios por primera vez (comprador novel) e
352
CAPÍTULO 7
Conclusiones
internauta que habían tenido problemas con el servicio y habían experimentado un
comportamiento de queja. Entre otros aspectos el estudio descriptivo realiza un
diagnóstico del sector de comercio electrónico B2C y su evolución con respecto a años
anteriores y caracteriza a los segmentos de compradores utilizando variables
sociodemográficas y de uso de Internet y comercio electrónico.
El modelo de comercio electrónico para compradores constantes y ocasionales contribuye
a la teoría integrando y validando un modelo de continuidad de compra en comercio
electrónico B2C partiendo de dos modelos diferentes, basados en la teoría de marketing –
constructos calidad, valor y satisfacción– y en el Modelo de Confirmación de Expectativas,
con un punto común de unión en el constructo satisfacción como factor determinante en la
compra en comercio electrónico. La integración de modelos sobre el pivote común de la
satisfacción, ha permitido conseguir una mejor predicción de la continuidad en comercio
electrónico B2C.
El modelo de queja incluye elementos cognitivos (justicia distributiva, justicia
interaccional y justicia procedimental) y emocionales. Las investigaciones llevadas a cabo
hasta ahora se centraban fundamentalmente en las emociones negativas, como elemento a
minimizar tras un proceso de queja. Este trabajo incluye las emociones positivas, que se
revelan como un factor fundamental en el proceso de recuperación del servicio. Además, el
modelo analiza como variables de salida –además de la satisfacción acumulada como
principal factor para volver a comprar en Internet– factores de gran interés desde el punto
de vista práctico de la empresa, como la lealtad y el boca–a–oreja.
Para conseguir el objetivo, el modelo de queja analiza los efectos de la justicia percibida
(de manera separada, en sus dimensiones distributiva, procedimental e interaccional) en
las emociones (distinguiendo entre emociones positivas y negativas). Posteriormente, se
estudian los efectos de las emociones positivas y negativas en variables como la
satisfacción con la recuperación del servicio y la confianza, es decir, la influencia de los
factores emocionales en el proceso de recuperación del servicio. La confianza se
constituye como una variable mediadora fundamental recogiendo la influencia de las
emociones y de la satisfacción con la recuperación del servicio (SSR) e influyendo en otros
factores como la satisfacción (a través de la SSR), el boca–a–oreja (conjuntamente con la
satisfacción) y la lealtad (conjuntamente con las emociones positivas). El estudio es uno de
los primeros en analizar la influencia de ambos tipos de emociones en la confianza en un
contexto de recuperación del servicio (SR) y en analizar el doble papel mediador de la
confianza en la satisfacción acumulada y en la lealtad.
353
CAPÍTULO 7
Conclusiones
En cuanto a las contribuciones metodológicas, los modelos validados suponen una
aportación a las teorías de continuidad en el uso de tecnologías de la información en
general y al comportamiento de compra en Internet en particular. La gran variedad de
metodologías utilizadas –cuantitativas, diseños de investigación descriptivos y
exploratorios, análisis longitudinal y modelos para distintos segmentos de compradores –
suponen, por sí mismas, una contribución metodológica al estudio del internauta
comprador, puesto que permite descubrir nuevos resultados y matices con técnicas
distintas que pueden ser interrelacionados entre sí.
7.2.2. Contribuciones prácticas
En primer lugar se ofrecen unas contribuciones de carácter general, provenientes de los
estudios descriptivos del capítulo 2. Posteriormente se ofrecen contribuciones específicas
para los usuarios compradores constantes, ocasionales y para aquellos que han tenido
comportamiento de queja.
7.2.2.1.
7.2.2.1.1.
Conclusiones generales.
Mercado B2C y ciclo de vida del cliente
Desde el año 2000, el mercado del comercio electrónico B2C en España ha tenido una tasa
de crecimiento dos dígitos interanuales en porcentaje de volumen de mercado, siendo por
tanto un modelo de negocio con una tendencia de mercado claramente creciente y con
perspectivas positivas para los próximos años (Urueña et al., 2012b, 2011d y 2010) .
En el año 2010 el comercio electrónico B2C ascendió a 9.114 millones de euros. Esta cifra
supuso un incremento respecto a 2009 del 17,4%, siendo el mayor porcentaje de
incremento anual registrado de los últimos años. Este crecimiento es el resultante de la
evolución de tres variables:

Número de internautas. El crecimiento en el porcentaje total de internautas en
2010 aumentó 1,1 puntos porcentuales pasando del 64% en 2009 al 65,1% en
2010.

Proporción de internautas que realizan compras en la Red. Esta variable registró
un ligero aumento respecto al año anterior: los compradores a través de Internet
crecieron de un 41,5% en 2009 al 43,1% (del total de internautas) en 2010, lo que
supuso un incremento de 1,6 puntos porcentuales.
354
CAPÍTULO 7
Conclusiones

Gasto medio por comprador. Esta última variable es la que explica en mayor
medida la evolución de este sector en el año 2010, evolucionando de un gasto
medio por comprador de 749€ en 2009 a 831€ en 2010 lo que supone un
incremento del 10,9%.
Por tanto, el crecimiento del comercio electrónico en 2010 se debió fundamentalmente a
un aumento en el gasto medio de los compradores más que un crecimiento en su número.
Como primera conclusión, y partiendo de la base de que el volumen de comercio
electrónico va a continuar creciendo en los próximos años –siguiendo la tendencia desde
el año 2.000–, las organizaciones deben estudiar el mercado en general (y el de su
producto o servicio en particular), para analizar si el aumento del gasto medio se repite
consolidándose como tendencia o si el crecimiento en el volumen del mercado pudiese
venir determinado más por un aumento en el número de internautas compradores que
por una elevación del gasto medio (lo que podría suceder en períodos de recesión
económica). Este análisis permitirá establecer una estrategia de si resulta más
conveniente para el negocio electrónico centrar sus esfuerzos en adoptar nuevos clientes o
es más interesante fomentar un aumento en el volumen de negocio basándose en una
mayor repetición de compra de sus clientes, siendo posible también una estrategia mixta
combinando las dos anteriores.
Del esquema de análisis utilizado en el capítulo 2 se puede plantear, como conclusión
general inicial, un “ciclo de vida del cliente en comercio electrónico en España” como el
representado en el gráfico 113: los internautas españoles al adoptar el comercio
electrónico se convierten en compradores noveles (compran por primera vez). Desde este
punto, si pasan por el estado “continuidad de compra” (en color blanco) pueden
convertirse en compradores ocasionales (compran de manera discontinua) o compradores
constantes (su frecuencia de compra adopta una mayor regularidad) o en compradores
con comportamiento de queja (si pasan por el estado de queja). Una vez que se ha
comprado, en cualquier momento puede suceder un problema que lleve acarreado un
comportamiento de queja. Según sea la respuesta a la queja, el internauta comprador
podrá volver a un punto distinto del ciclo de vida. En el modelo, por claridad de
representación, solo se han reflejado las evoluciones más habituales entre estados, siendo
posibles distintas transiciones (tras un comportamiento de queja grave el internauta
podría, por ejemplo, dejar de comprar o incluso abandonar el uso de Internet). En el
rectángulo azul se han resaltado los estados del ciclo de vida tratados con detalle en esta
investigación.
355
CAPÍTULO 7
Conclusiones
Continuidad de compra
Internautas No
Compradores
Adopción
B2C
Compradores
Ocasionales
Compradores
Noveles
Compradores
Constantes
Compradores con
Comportamiento
de Queja
No Internautas
Queja
GRÁFICO 113. CICLO DE VIDA DEL USUARIO DE COMERCIO ELECTRÓNICO
Este trabajo ha centrado sus esfuerzos en identificar los factores, desde un punto de vista
predictivo y confirmatorio, que son más importantes para que los compradores
constantes, ocasionales y que han presentado comportamiento de queja vuelvan a
comprar. Siguiendo la línea de investigación iniciada en el capítulo 2, en el siguiente
epígrafe se tratarán algunos aspectos y conclusiones generales relativas a los aspectos
sociodemográficos y de uso de los internautas noveles, recurrentes (que incluye los
compradores constantes y ocasionales) y con comportamiento de queja para analizar,
posteriormente, conclusiones de carácter más específico basadas en los factores obtenidos
que han resultado determinantes en la repetición del proceso de compra en comercio
electrónico.
Compradores
constantes
Compradores
ocasionales
Comportamiento del mercado Compradores con
B2C
comportamiento
(Factores generales)
de queja
Compradores
nóveles
GRÁFICO 114. FACTORES GENERALES Y ESPECÍFICOS DE LAS CONCLUSIONES
356
CAPÍTULO 7
Conclusiones
7.2.2.1.2.
Aspectos sociodemográficos y de uso impulsores del comercio
electrónico.
De manera general, las principales motivaciones por las que los internautas compradores
han adquirido en 2010 productos/servicios son el precio (71,9% de menciones) y la
comodidad (69,2%). Los cinco puntos clave a mejorar para incrementar el volumen de
compra entre los usuarios de comercio electrónico actuales son: reducción de los precios,
no cobrar gastos de envío, más garantías de devolución, mayor seguridad en los pagos y
mejora de la confianza del usuario. Es importante destacar que la percepción de ventajas
reales en el uso del comercio electrónico es fundamental de cara a vencer barreras de uso
(Hernández-García et al., 2010).
En la tabla 81 se presenta un resumen de la segmentación realizada por variables
sociodemográficas y de uso.
La gran mayoría de los compradores en Internet (85,8%) se pueden considerar como
compradores recurrentes, es decir, han comprado on–line en 2010 y al menos en 2009. El
comprador recurrente tiene un perfil demográfico muy definido: edad adulta, estudios
superiores, clase alta, trabajador a jornada completa, residente en grandes poblaciones y
demuestra un comportamiento maduro en la compra electrónica dada su experiencia,
frecuencia de uso y variedad de canales de acceso que utiliza:

Utiliza con mayor intensidad canales exclusivos en la Red y accesos a través de
direcciones Web del vendedor (47,5%).

Prefiere la tarjeta de crédito o débito como medio de pago.

Compra 8,2 artículos anuales en media, adquiriendo distintas categorías de
productos.

El gasto medio del comprador recurrente duplica al observado en compradores
noveles (con una media de 930€ anuales) –Urueña et al, 2011d- y el mayor
volumen de gasto en compradores recurrentes se da en hombres de 34 a 49 años
que residen en grandes poblaciones y de clase alta.
357
CAPÍTULO 7
Conclusiones
Variables
sociodemográficas
Variables uso comercio
electrónico
Variables
Recurrente
Sexo
Más hombres
(52,9%) que
mujeres (47,1%)
Nivel de estudios
Estudios
superiores
(46,2%)
Edad
El 38,8% tiene
entre 35 y 49
años.
Actividad laboral
Trabajador
jornada completa
(63,4%)
Clase social
Alta y media alta
(45,2%)
Tamaño hábitat
Poblaciones
grandes (+100
mil) (45,9%)
% Compran desde
casa
% Compran desde el
trabajo
Compra en tienda
exclusiva Internet
Compra en tienda
on-line y física
% Acceso buscador
generalista
% Introduce
dirección sitio web
% Prefiere pago con
tarjeta
crédito/débito
% Prefiere pago
contra-reembolso
Número medio de
artículos comprados
Tipo de productos
comprados
Novel
Con
comportamiento
de queja
Más mujeres
(50,2%) que Mayoritariamente
hombres
Hombres (64,7%)
(49,85)
Estudios
Estudios
secundarios
secundarios
(64,2%)
(55,2%)
Más joven
No diferencia
(54,4%
entre segmentos
menos de 34
de edad. 25%
años).
menos de 34 años
Trabajador
Estudiantes
jornada completa
(14,8%)
(61,3%)
Media y
media-baja
Media (43,4%)
(39,7%)
Poblaciones
de 50.000 a
Hábitat no
100.000
discrimina
(20,4%)
93,20%
85,10%
98,39%
16,20%
12,40%
12,90%
54,50%
36,80%
53,20%
41,70%
37,40%
37,10%
77,10%
72,40%
79,03%
47,50%
39,50%
38,71%
71,00%
48,70%
65,20%
5,80%
23,90%
12,20%
8,20
4,90
6,30
Turismo y
ocio,
alimentación
y bazar
Comprador líder
en artículos
deportivos,
software, DVD,
electrónica,
alimentación y
bazar
Variados,
comprando
categorías de
productos más
minoritarias
(electrónica,
alquiler de
coches), ropa y
complementos
TABLA 81: SEGMENTACIÓN POR VARIABLES SOCIODEMOGRÁFICAS Y DE USO DE LOS
COMPRADORES RECURRENTES OCASIONALES Y NOVELES
358
CAPÍTULO 7
Conclusiones
En contraste, el comprador novel tiene un perfil diferente al comprador recurrente y
ocasional y responde a un nuevo segmento que se ha incorporado recientemente al
comercio electrónico. Es un comprador de una edad más joven, residente en mayor
porcentaje en poblaciones de tamaño de hábitats pequeños, y de clase social media. En
cuanto a la utilización del comercio electrónico:

Compra principalmente artículos de turismo y ocio y en general las categorías de
producto de mayor éxito en comercio electrónico.

Aunque prefiere el pago con tarjeta, un porcentaje del 23,9% le gustaría tener la
opción de pago contra-reembolso.

Compra en media 4,9 artículos de media.
El comprador que ha presentado comportamiento de queja tiene un perfil
sociodemográfico y de uso, en general, intermedio del recurrente y del novel, destacando
una tendencia a la compra desde el hogar. Este comprador ha adquirido bienes como
artículos deportivos, software, electrónica y alimentación y bazar que son las categorías
que concentran las reclamaciones de los usuarios (Urueña et al., 2011d).
En un mercado tan cambiante como el comercio electrónico, los análisis descriptivos y de
segmentación deben ser permanentes y estar constantemente actualizados. Los datos de
segmentación de este trabajo se han obtenido vía declaración a través de encuesta de los
usuarios. Sin embargo, los usuarios de medios electrónicos generan gran cantidad de datos
de comportamiento y usos que, convenientemente recogidos y analizados permiten a las
organizaciones posibilidades de segmentación solo limitadas por la imaginación y la
legislación en vigor de cada país en la recogida y tratamiento de los datos. Aunque va más
allá del ámbito de esta investigación, distintos expertos han alertado sobre los problemas
de homogeneidad entre países europeos en la legislación en materia de recogida y
tratamiento de datos personales (Ministerio de Industria, Turismo y Comercio, 2012). Un
análisis inteligente de estos datos puede proporcionar ventajas significativas a las
compañías, permitiendo conocer las necesidades de los clientes y cómo van cambiando a
lo largo del tiempo. A medida que crece el número de usuarios y el catálogo de oferta de
una empresa, el análisis de datos se torna más crucial. En caso de no existir estas
habilidades internamente, es de gran interés la elección de proveedores que puedan
realizar esta función con garantías.
En cuanto a los compradores con comportamiento de queja, una primera recomendación
general para la gestión de las empresas sería clasificar, analizar y estudiar los problemas y
359
CAPÍTULO 7
Conclusiones
quejas recibidos de manera directa, lo que permitirá corregir errores futuros y adelantarse
a la queja formal del cliente, pudiendo en algunos casos solucionarla o minimizar el
impacto si se conoce con antelación. La escucha activa en foros y redes sociales puede
proporcionar información de queja y problemas que, en ocasiones, no llegan directamente
a la empresa comercializadora del producto, indicando aspectos sobre los que podría ser
necesario poner en marcha medidas preventivas. En el caso de quejas realizadas por un
amplio número de usuarios de manera simultánea se hace necesaria una gestión adecuada
de la crisis; transparencia, mantener a los usuarios afectados informados de los avances en
las soluciones e intentar convertir la crisis en una oportunidad para mejorar en la medida
de lo posible la imagen de la organización ante un problema serían aspectos esenciales a
tener en cuenta.
7.2.2.2.
Conclusiones específicas: factores que influyen en la continuidad de uso del
comercio electrónico. Discusión de resultados e implicaciones para la gestión
El estudio de los factores que inciden en la continuidad en el uso del comercio electrónico
ha sido analizado mediantes dos modelos de ecuaciones estructurales: uno para
compradores constantes y ocasionales y otro para compradores con comportamiento de
queja, ya que los análisis teóricos de los capítulos dos y tres revelaron la especificidad de
modelos y constructos en el caso de que el usuario se hubiese quejado.
Para el caso de los compradores constantes y ocasionales se ha utilizado como base el
Modelo de Confirmación de Expectativas añadiendo los constructos valor, calidad y
satisfacción provenientes de las teorías sobre el marketing en servicios y el constructo
hábito. El valor y la calidad se han conceptualizado, siguiendo líneas de investigación
existente, como constructos de segundo orden de naturaleza reflectiva y formativa,
respectivamente. Se ha obtenido una explicación de la varianza de la continuidad de
compra superior al 70% para los segmentos de usuarios estudiados constantes y
ocasionales, lo que incrementa de manera notable el 41% explicado en el Modelo de
Confirmación de Expectativas. Por tanto, los resultados obtenidos demuestran que la
integración de los dos modelos ha permitido obtener una predicción más completa de la
continuidad de compra en Internet.
En cuanto a los compradores con comportamiento de queja, el modelo aporta como
novedad la utilización de elementos cognitivos –justicia– y emocionales (considerando
emociones positivas y negativas de manera separada, cuando en la mayoría de los modelos
hasta el momento solo han considerado las emociones negativas) actuando la confianza
360
CAPÍTULO 7
Conclusiones
como elemento mediador entre la satisfacción con la recuperación del servicio y la
satisfacción acumulada. Se ha obtenido una explicación de la varianza de la satisfacción
acumulada del 27,5% –muy alta, ya que en la mayoría de estudios en comportamiento de
queja un R2 superior a 10% se considera un buen resultado; además la varianza explicada
de la SSR supera el 87%.
7.2.2.2.1.
Compradores constantes y ocasionales
De los resultados del modelo, los factores que inciden más directamente en la continuidad
en el uso del comercio electrónico son la satisfacción, el hábito y la utilidad percibida (este
factor solo en el caso de los compradores constantes). Por tanto, comenzaremos
analizando estos factores para, posteriormente, continuar con los factores del modelo que
influyen de manera directa en la satisfacción: confirmación de expectativas, valor y
calidad. Por último se analizarán otras relaciones indirectas: la calidad, que no influye en
la satisfacción de manera directa pero sí indirectamente a través del valor y la influencia
de la confirmación en la utilidad percibida. En el caso del valor y la calidad, constructos de
segundo orden de naturaleza reflectiva y formativa se indican las variables que componen
estos indicadores según su orden de influencia en la satisfacción y el valor,
respectivamente, para los compradores constantes y ocasionales (tabla 82):
Factores que influyen de
manera directa en la
continuidad de compra
Factores que influyen de
manera directa en la
satisfacción
Factores
Satisfacción
Hábito
Utilidad
Confirmación
Constantes










Valor de comodidad
Valor emocional
Valor emocional
Valor monetario
Valor monetario
Valor Social
Valor social
Valor de comodidad
Valor
Calidad
Otras relaciones entre
factores
Ocasionales


Calidad ->valor
Confirmación ->
utilidad percibida


Calidad Confianza
Calidad Confianza
Calidad Web
Calidad Web
Calidad atención
Calidad atención


TABLA 82: FACTORES QUE INFLUYEN EN LA CONTINUIDAD DE COMPRA, EN LA
SATISFACCIÓN Y EN OTROS FACTORES
361
CAPÍTULO 7
Conclusiones
Factores que influyen directamente en la continuidad de compra
La satisfacción es el principal determinante en la intención de recompra, lo que confirma
los resultados obtenidos en la literatura científica (Oliver, 1980). Aumentar la satisfacción
de los clientes –o recuperarla cuando ha existido un problema– sigue siendo el elemento
clave para que los internautas compradores vuelvan a repetir el proceso de compra. Por
tanto, el primer paso es la implementación de medios para poder medir el grado de
satisfacción de los clientes: a los tradicionales como las encuestas de satisfacción, los
buzones de quejas y sugerencias y el análisis de los clientes perdidos hay que añadirles las
facilidades de Internet para pulsar, de primera mano, la satisfacción de los clientes. De
hecho, proveer a los internautas compradores de un canal de comunicación directo con la
empresa vendedora para que expresen libremente su satisfacción (o insatisfacción),
valoren los productos y/o servicios, la logística, etc. puede ser una fuente de datos que
posteriormente podremos tratar y convertir en información útil. De esta manera se puede
analizar un análisis de si la satisfacción (o la insatisfacción) se produce en procesos
propios o de empresas proveedoras y tomar las medidas correctoras oportunas.
Igualmente, podemos realizar una comparativa de la satisfacción de los clientes con otras
compañías utilizando herramientas de investigación de mercados como los paneles de
consumidores on-line.
Otro importante factor que incide de manera directa en la continuidad de compra en
comercio electrónico es el hábito, constructo del que ya se ha comenzado a determinar su
importancia en estudios recientes (Liao et al., 2006). Parece que una vez que el internauta
comprador ha superado determinadas barreras e integra el hábito de compra en Internet
en su vida, este mismo hábito va a ser un elemento importante en la repetición de compra.
Por tanto, elementos clásicos en marketing como las tarjetas de descuento y fidelización se
pueden tornar fundamentales. ¿Qué otras herramientas podemos utilizar para crear un
hábito de compra en Internet?. Una frecuencia de envío de información que sea relevante e
interesante para el cliente y a la medida de sus necesidades puede incentivar la compra y
ser clave en la construcción de un hábito de compra en Internet.
Otra vía interesante para fomentar el hábito es el uso por parte de las empresas de
sistemas de recomendación inteligente, basados en la información disponible sobre los
deseos y necesidades actuales y futuras del cliente, obteniendo estos datos a través de
sistemas predictivos con base en el comportamiento de compra, historial de compra actual
y potencial compra futura; para ello, se puede implementar una facilidad que permita que
362
CAPÍTULO 7
Conclusiones
el internauta comprador seleccione aquellos artículos que le gustaría adquirir o que le
regalasen sus amigos.
Otra manera de fomentar el hábito de compra en la Red para compañías que también
disponen de canal tradicional físico, sería realizar promociones cruzadas entre las tiendas
presenciales y el canal de venta en Internet para determinados productos. Por ejemplo,
existen productos como la ropa en los que un porcentaje de internautas compradores
declara que buscó información fuera de Internet para comprarlos posteriormente en la
Red (Urueña et al., 2011 y 2011d). El cliente es único y la información conjunta cruzada de
manera precisa, es de mucho más valor por lo que las bases de datos de clientes deberían
estar integradas en compañías que vendan presencialmente y a través de la Red (Urueña
et al., 2012). Una manera sencilla de integrar esta información es utilizando
identificadores únicos (como por ejemplo las tarjetas de fidelización) que permitan cruzar
los datos. Teniendo información es posible realizar promociones cruzadas entre ambos
canales. Si nos encontramos ante un tipo de producto cuya búsqueda de información se
realiza presencialmente y la transacción económica final es en la Red, el vendedor en la
tienda presencial, cuando detectase que hay probabilidades de que se produzca este
hecho, debería motivar al comprador para cerrar la transacción comercial en Internet,
indicándole ventajas y promociones personales que obtendría.
La utilidad percibida solo influye en la continuidad de compra para los compradores
ocasionales, y ni siquiera es significativo para los internautas constantes. Aunque el
constructo utilidad percibida ha sido un elemento básico como elemento de TAM (Davis,
1986) no es ésta la primera investigación en que la utilidad percibida no influye en
continuidad o en la intención de continuidad de compra. En otras investigaciones la
utilidad percibida no ha resultado significativa en la intención de continuidad de los
usuarios de Internet “orientados a experiencias” (aquellos con mayor uso de Internet)
mientras que sí era significativa para los usuarios “orientados a tareas concretas” (con un
menor uso de Internet y orientados a actividades específicas) (Sánchez–Franco y Roldán,
2005).
Cabe preguntarse si la utilidad percibida es un factor cada vez a tener menos en cuenta
para los usuarios de Internet más experimentados y, si bien puede ser un importante
factor en la adopción y usos iniciales, quizás pierde fuerza como elemento explicativo en
los usuarios con más experiencia. Parece que los compradores más noveles se acercan al
comercio electrónico atraídos por la utilidad, pero una vez percibida, otros factores que
influyen en el mantenimiento de la satisfacción resultan más cruciales. De hecho, sucede
363
CAPÍTULO 7
Conclusiones
algo similar con el constructo facilidad de uso en el proceso de adopción de compra en
Internet: es un factor importante para los no compradores, pero en cuanto se ha comprado
por Internet pierde su importancia para los compradores (Hernández-García, 2012).
Los resultados anteriores tienen importantes implicaciones para la gestión de las
empresas. Si la estrategia de una compañía pasa por aumentar su base de nuevos clientes,
será necesario ofrecer mayor utilidad poniendo de relieve a cada cliente la ventaja que le
puede reportar: variedad de la oferta a la que se puede acceder en el negocio on-line
respecto a entornos presenciales con baja densidad de zonas comerciales, ventajas como
la posibilidad de comprar las 24 horas para personas con horarios no compatibles con las
tiendas comerciales presenciales y facilidad de acceso a la información para la búsqueda y
comparación de productos.
Factores que influyen directamente en la satisfacción y otros factores indirectos
En cuanto a los factores que influyen en la satisfacción, la confirmación de expectativas es
un factor esencial en la satisfacción y en la utilidad percibida en los compradores
constantes y ocasionales. Por tanto debemos mantener unas expectativas en nuestros
clientes adecuadas a nuestras capacidades como negocio, ya que en el momento en que la
evaluación del cliente respecto a lo que esperaba no supere el umbral se generarán
problemas de satisfacción –principal determinante de la continuidad de compra–.
Esto implica en la práctica que las empresas deben realizar un análisis de sus capacidades
–y las de sus proveedores–en las distintas áreas funcionales de la empresa, realizando
concesiones de manera que la empresa no prometa más de lo que puede cumplir de
acuerdo a sus capacidades, especialmente en aquellos aspectos que pueden ser
susceptibles de generar problemas: cumplimiento de plazos de entrega, compromisos
sobre la devolución en caso de fallo o insatisfacción. En muchas ocasiones, los problemas y
la transformación de un comprador constante u ocasional en un comprador con
comportamiento de queja puede venir ocasionado por la falta de análisis de capacidades.
Este análisis de capacidades y búsqueda de puntos débiles o fallos en los procesos también
puede realizarse a partir de los problemas reportados por los clientes con
comportamiento de queja.
Un factor indirecto es la relación confirmación de expectativas-utilidad que tiene más
incidencia para el caso de los compradores ocasionales que los constantes. Por tanto, el
364
CAPÍTULO 7
Conclusiones
refuerzo de la confirmación de expectativas se torna de gran interés para los compradores
que compran de manera más discontinua.
En cuanto al valor, éste predice la continuidad de compra indirectamente a través de la
satisfacción.
Este
constructo
caracterizado
como
reflectivo
de
naturaleza
multidimensional se refleja –en el caso de los compradores constantes– en orden de
mayor a menor peso en los indicadores valor de comodidad, emocional, monetario y
social. En el caso de los compradores ocasionales el orden es diferente: valor emocional,
monetario y social –con el mismo peso– y valor de comodidad. Aunque las tipologías de
valor demandadas por los internautas obtenidas a través de los factores son similares a las
estudiadas en el estudio descriptivo del capítulo 2 para compradores recurrentes, que
apuntaban al precio y comodidad como principales ventajas para la compra on-line, se
puede apreciar que las propuestas de valor deben ser diferentes para los compradores
constantes y los compradores ocasionales.
El valor emocional es una variable importante para ambos segmentos de compradores,
constantes y ocasionales, aunque influye ligeramente más en los compradores ocasionales.
Conseguir que el internauta disfrute al realizar sus compras y se sienta bien puede ser
conseguido por las organizaciones a un coste relativamente bajo, lo cual es una excelente
noticia en períodos de recesión económica. Estos resultados están en línea con otras
investigaciones (Hernández-García, 2012) donde el disfrute percibido o playfulness se
confirmaba como un factor de gran interés también para la compradores que adoptaban el
comercio electrónico por primera vez. Generar una buena impresión en los compradores
puede ser un factor clave en mejorar la actitud de los usuarios para tomar la decisión de
seguir comprando; los juegos o retos en línea, que además de proporcionar disfrute,
pueden incentivar a los jugadores con mejores puntuaciones o que superen un reto
consigan alguna promoción personalizada mientas que las presentaciones de productos
con un enfoque gráfico muy atractivo pueden conseguir el aumento del disfrute en el
usuario.
En el caso de los compradores constantes, el valor de comodidad es un importante factor a
tener en cuenta; las compañías deben facilitar la vida de sus clientes, por ejemplo
ahorrando tiempo en las compras de los usuarios. En esta línea una buena práctica, en
negocios de alimentación y supermercados es recordar a los usuarios compradores la lista
de los productos que adquiere de manera más habitual. En empresas de artículos de moda,
ofrecer al usuario información sobre sus tallas habituales o recomendarle combinaciones
de ropa y complementos que estéticamente le puedan favorecer. Siguiendo con los
365
CAPÍTULO 7
Conclusiones
ejemplos, cuando un usuario necesita contratar un paquete turístico de hotel, avión y
coche de alquiler el proceso de compra debería, solicitando al comprador los mínimos
datos posibles, obtener una combinación óptima que ahorre tiempo de búsqueda y dinero
al usuario. También se puede ofrecer comodidad al usuario más novel teniendo en cuenta
sus preferencias. Por ejemplo, de los datos del capítulo 2 mostraron que un 23,9% de los
usuarios menos experimentados prefería la opción de pago contra–reembolso.
El valor monetario es una importante variable que tienen en cuenta los compradores más
ocasionales. En general, en tiempos de crisis, todos los compradores exigen más por el
dinero que pagan: gran surtido de producto con descuentos permanentes superiores a la
versión off–line, envío y recogida (en caso de devolución por el usuario) en los plazos
especificados y de manera gratuita. También es posible aumentar el valor monetario
ofreciendo, por ejemplo, descuentos personalizados en función del estudio de las
posibilidades de vinculación y rentabilidad futuras del cliente (siendo este estudio más
difícil de realizar en los compradores ocasionales). Este tipo de medidas, que puede
realizarse ajustando los costes de los procesos conllevan desembolsos e inversiones para
las organizaciones que pueden llevar a disminuir el beneficio de la cuenta de resultados.
Por último, el valor social, también es un elemento de interés, especialmente en el caso de
los compradores ocasionales. Todas las acciones encaminadas a que el comprador se
sienta aceptado y valorado por su entorno social, conseguirán un aumento del valor social
percibido. La integración del comercio electrónico y las redes sociales de manera
beneficiosa para los usuarios es aún una asignatura pendiente en muchas compañías para
aumentar el valor social de las compras en Internet.
La calidad influye en la satisfacción a través del valor y no de manera directa, lo que
confirma los resultados obtenidos por otros investigadores, donde la calidad no influía de
manera directa pero sí al ser mediada por otros constructos como la equidad (Hutchinson
et al., 2009).
Se ha encontrado un peso importante de los indicadores de calidad relacionados con la
confianza en el constructo calidad percibida, para ambos segmentos de usuarios. Por
tanto, un método que puede resultar interesante es la utilización de sellos de calidad como
garantía de arbitraje en caso de resolución de conflictos. Por los estudios existentes
(Urueña et al., 2011d) parece que la percepción de los compradores respecto a los sellos
de calidad es positiva: un 66% de los compradores españoles en CE–B2C declaraba que a
la hora de realizar la transacción había tenido en cuenta si la empresa estaba adherida a
366
CAPÍTULO 7
Conclusiones
un sello de calidad o un código de confianza en Internet (Urueña et al., 2010b). La
adhesión a sellos de calidad conlleva la adaptación de procesos para cumplir las
condiciones de la marca de garantía que asumimos. En los segmentos analizados del
capítulo 2, los aspectos de seguridad del canal eran una barrera importante para los
compradores noveles, disminuyendo su importancia a medida que el comprador realizaba
más compras.
La calidad visual de la tienda de comercio electrónico y la calidad de la atención de la
tienda son aspectos de menor interés para ambos tipos de compradores, aunque la calidad
visual tiene un interés algo mayor importancia para los compradores constantes. En este
sentido, las compañías pueden ofrecer distintas interfaces gráficas de las tiendas de
compras, teniendo en mente que los compradores constantes apreciarán más contenidos
gráficos de calidad que les permitan acceder rápidamente a los productos y servicios.
En la tabla 83 se presenta un resumen de las principales implicaciones para la gestión en
compradores constantes y ocasionales:
367
CAPÍTULO 7
Conclusiones
Implicaciones para la gestión en compradores constantes y ocasionales
Factor
Factores que influyen de
manera directa en la
continuidad de compra
Constantes
Ocasionales
Satisfacción
Monitorizar la satisfacción del cliente en redes
sociales. Comparativa de la satisfacción utilizando
técnicas como paneles on-line.
Hábito
Enviar información de interés para el cliente
para incentivar hábito y compra. Generar
intención de compra cruzando el canal presencial
y on-line con bases de datos de clientes únicas.
Utilidad
Comunicar las ventajas de manera
individualizada: tiendas abiertas
24 horas, facilidad de búsqueda
de información,…

Confirmación
Análisis de las capacidades propias y de los
proveedores, a fin de no generar más
expectativas de lo que se puede ofrecer al cliente.
Valor
Valor emocional: aumentar el disfrute percibido a
través de retos y juegos y mejoras en la
presentación gráfica.
Valor de comodidad: ahorro de tiempo en la
compra a través de recomendaciones o
recordando compras anteriores. Más importante
en compradores constantes.
Valor monetario: promociones individualizadas
en función del estudio de la rentabilidad
potencial del cliente.
Valor social: integración con las redes sociales.
Más importante en compradores ocasionales.
Factores que influyen de
manera directa en la
satisfacción
Otros factores indirectos Calidad ->valor
Generar calidad de la confianza a través de sellos
de calidad.
TABLA 83: IMPLICACIONES PARA LA GESTIÓN EN COMPRADORES CONSTANTES Y
OCASIONALES
7.2.2.2.2.
Compradores con comportamiento de queja
En el caso de los compradores con comportamiento de queja, la recuperación del servicio
comienza aplicando mecanismos de justicia por parte de las organizaciones, que
provocarán emociones (positivas y negativas) que influirán en la satisfacción con la
recuperación del servicio (SSR), la confianza, la lealtad el boca a oreja y la satisfacción
acumulada (Iglesias et al., 2012).
368
CAPÍTULO 7
Conclusiones
Análisis de los factores cognitivos: la justicia
La primera conclusión, de los análisis estadísticos del capítulo 6, es resaltar la importancia
de todas las dimensiones de la justicia percibida y la necesidad de poner en marcha
mecanismos de justicia adecuados a la situación de queja en el lugar, tiempo y momento
adecuados.
Del análisis de los pesos del constructo formativo justicia se obtiene que la justicia
procedimental y la justicia interaccional tienen mayor peso en las emociones que la
justicia distributiva, lo cual es una magnífica noticia para los gestores y empresas de
comercio electrónico: la justicia distributiva conlleva, a menudo, una compensación
económica o promocional que puede suponer un coste elevado para las compañías. La
posibilidad que se abre de utilizar elementos de justicia procedimental e interaccional es
una interesante opción que, aunque no esté exenta de coste, puede producir un menor
impacto en la estructura de costes de la empresa.
Una posible explicación de la importancia de la justicia interaccional es que mientras en
las compras en tiendas presenciales la entrega del producto o servicio se realiza, en
muchas ocasiones, de manera simultánea al pago, en comercio electrónico B2C la
distribución conlleva un retraso entre el pago y la recepción del producto o servicio.
Dado que una buena parte de los problemas en CE–B2C en España se deben a aspectos
logísticos, esto produce que las acciones de interacción con el servicio de atención al
cliente con el fin de obtener el producto deseado, se consideren esenciales. Si se produce
una recuperación del servicio –por la causa que sea– se genera una incertidumbre que
produce un alto nivel de atención a las explicaciones ofrecidas por los empleados,
reaccionando a ellas de manera más emocional que cognitiva. Para llevarlo a la práctica,
una recomendación es poner a disposición de los equipos de atención al cliente elementos
que permitan interactuar (por ejemplo, equipamiento para videollamadas) y formar
equipos de atención al cliente con una cierta libertad en la interacción con el usuario. Estas
dos acciones mejorarían, además, la calidad de la atención percibida y el valor emocional
percibido.
La justicia procedimental tiene un peso importante en la construcción de la justicia
percibida. Cuando aparece un problema parece que los consumidores valoran
positivamente los esfuerzos de la compañía y los procedimientos para restablecer el
servicio tan pronto como sea posible. Por tanto, que exista la percepción de que se ha
369
CAPÍTULO 7
Conclusiones
puesto en marcha un protocolo que dé una solución a la queja planteada por el cliente
redundará en un estado emocional más positivo –o menos negativo– del comprador.
Por tanto, y como implicaciones para la gestión de las empresas, si existen los
procedimientos de solución de queja, hay que hacer saber al usuario afectado el punto en
el que se ha iniciado el procedimiento y los avances de la resolución del mismo en una
suerte de “mix” de justicia interaccional y justicia procedimental. Por tanto, se debe enviar
información relevante para la resolución y los pasos procedimentales que se están dando,
de tal manera que el usuario sea consciente de que se está siguiendo un esquema de
resolución sistemático. Por consiguiente, al análisis inicial de la queja, le seguirá una
asignación de procedimiento para resolver la misma que involucre a los departamentos
afectados. Dependiendo del tipo de queja, así deberán ser los tiempos de respuesta a la
misma. Además es necesario establecer los canales en los que el cliente prefiere la
comunicación del estado de resolución.
A pesar de que a la justicia interaccional se le denomina "la acción sin coste" de las
dimensiones de la justicia (Chebat y Slusarczyk, 2005; DeWitt et al., 2008), un servicio de
atención al cliente eficaz y de calidad es una inversión importante. Si hay una sobrecarga
de trabajo en el centro de atención al cliente (solicitudes de información, quejas,…), será
difícil tener una buena justicia interaccional cuando surjan problemas. Por lo tanto, en
primer lugar, es recomendable estar un paso por delante de las quejas fomentando que los
clientes opinen sobre los productos, la entrega física de los productos, etc. Esta
información, debidamente procesada, puede conducir a tomar medidas que ayuden a
prevenir el comportamiento de queja.
Para mejorar la justicia interaccional, es importante la implicación de la alta dirección. La
participación activa de directivos en casos reales de quejas en centros de atención al
cliente, la existencia de indicadores de queja, lealtad y resolución satisfactoria y la
monitorización y estudio de casos reales de quejas ayudarán a implicar a toda la compañía
en la definición y gestión de políticas de recuperación del servicio.
El peso del constructo justicia es ligeramente superior para las emociones positivas, lo que
ya es un primer indicativo la importancia de estudiar en profundidad el factor “emociones
positivas” en caso de comportamientos de queja, donde tradicionalmente solo ha sido
importante estudiar cómo disminuir las emociones negativas.
370
CAPÍTULO 7
Conclusiones
Análisis de las emociones, la confianza, la satisfacción, la lealtad y el boca–a–oreja
Las emociones positivas predicen con mayor importancia –respecto a las emociones
negativas– la satisfacción con la recuperación del servicio; sucede lo mismo para la lealtad
y la confianza –para este constructo la influencia de las emociones negativas no es
significativa estadísticamente–. Esta conclusión del estudio resulta muy interesante, ya
que buena parte de la literatura científica hasta el momento ha centrado sus
recomendaciones en el estudio del impacto de las emociones negativas, excluyendo las
emociones positivas.
Por tanto, hay que centrar los esfuerzos en generar emociones positivas en los clientes que
han experimentado comportamiento de queja y no solo tratar de reducir las emociones
negativas. Por tanto, como implicación para la gestión es importante formar a los
empleados en la gestión de las emociones de los clientes en un contexto de queja mediante
técnicas de simulación de situaciones y detección de emociones en cualquier tipo de
comunicación con el cliente (telefónicas, correos electrónicos, herramientas de
comunicación 2.0, etc…) siendo conscientes de las dificultades que esto conlleva en un
entorno en la Red por la falta de interacción cara a cara con el cliente.
Conseguir generar emociones positivas es clave para conseguir una satisfacción en la
recuperación del servicio mucho mayor. Disminuir las emociones negativas del cliente
tiene un efecto mucho menor para generar satisfacción ante un problema. Por ello los
servicios de atención al cliente no deberían dar por finalizada una incidencia en un
servicio hasta detectar (mediante las herramientas indicadas anteriormente) que el cliente
se encuentra en un estado emocional positivo. La generación de emociones positivas como
el amor o la alegría o la disminución de emociones negativas como la ira, el odio o pueden
lograrse a través de mecanismos de justicia interaccional (reconociendo el error si es el
caso y pidiendo disculpas por el problema causado), con una atmósfera y ambiente
adecuados en el contacto con el cliente (música, colores, voz modulada a la situación de los
operadores del centro de atención al cliente). Sorprender al cliente y darle una solución a
un problema o una compensación por los problemas causados antes de que se produzca la
reclamación de manera formal puede generar emociones positivas que incrementen la
confianza y ayuden a la recuperación del servicio.
La falta de capacidad de la predicción de las emociones negativas sobre la confianza puede
explicarse por la casuística de los problemas que declaran los compradores españoles en
sus compras por Internet (Urueña et al., 2010a) y que provocan posteriormente el
371
CAPÍTULO 7
Conclusiones
comportamiento de queja: el 59,5% de quienes tuvieron alguna queja fue debido a
problemas
logísticos.
Los
problemas
de
pago
también
fueron
frecuentes,
fundamentalmente por errores relativos al cobro duplicado (9,3%). Por otra parte, otra
problemática frecuente en las compras online es que el producto o servicio adquirido no
responde a lo que se ofrecía en la Web. Concretamente, uno de cada tres compradores
alega este motivo. De éstos, en primer lugar, un 32,7% de los afectados por este problema
indica que fue un malentendido por su parte (la información del producto en la Web era
correcta). Los problemas logísticos y de pago, al ser en muchos casos realizados por
empresas proveedoras ajenas al operador de CE–B2C y que operan bajo su propia marca,
pueden clasificarse como situacionales, fuera de control del vendedor CE–B2C (McColl–
Kennedy y Smith, 2006).
Los malentendidos del cliente al encargar un producto equivocado al que deseaba pueden
clasificarse como internos, generando emociones de vergüenza o culpabilidad propia
(McColl–Kennedy y Smith, 2006). Otros estudios indican que las emociones son más
intensas cuando la recuperación del servicio se percibe bajo el control directo del
proveedor de servicio (Smith y Ellsworth, 1985). Por tanto, la generación de emociones
negativas hacia uno mismo o hacia organizaciones percibidas como ajenas a la plataforma
CE–B2C provocan la no influencia sobre la lealtad y la confianza hacia el CE–B2C. Además,
al ser un estudio sobre CE–B2C genérico, otra explicación de la menor influencia de las
emociones negativas es que no se han usado marcas concretas. Este resultado nos indica
de nuevo la importancia de generar emociones positivas, que influyen en la confianza de
manera significativa.
La confianza se convierte en el constructo central del modelo, al mediar por partida doble:
por un lado entre las emociones –negativas y positivas –y la lealtad, y por otro, entre la
satisfacción específica con la recuperación del servicio y la satisfacción acumulada,
recogiendo las influencias emocionales y cognitivas de las medidas de justicia tomadas en
la recuperación del servicio. De hecho, la satisfacción con la recuperación del servicio no
tiene influencia directa en la satisfacción acumulada, pero sí a través de la mediación de la
confianza. Por tanto la satisfacción en la resolución específica de la queja (junto al
aumento de las emociones positivas y la disminución de las negativas) parece que actúa
como un generador “incremental” de la confianza, fortaleciendo la relación con el cliente.
Una importante consecuencia para la gestión de las empresas es que la satisfacción en la
resolución específica de un problema no es suficiente para conseguir una satisfacción
acumulada, que es el factor más importante para que el internauta vuelve a comprar de
372
CAPÍTULO 7
Conclusiones
nuevo: además es necesario la generación de emociones en el proceso que permitan
recuperar la confianza y la satisfacción acumulada.
Dado que la confianza es un elemento clave en la satisfacción acumulada se vuelve
fundamental su generación –o su recuperación– en un cliente que se ha quejado. Y desde
luego, no conviene realizar acciones que hagan que el cliente pueda perder la confianza
definitivamente. La reiteración de un mismo problema, aunque se vaya solucionando
puntualmente, puede generar la pérdida total de la confianza. Una buena gestión de los
sistemas de información de clientes, que proporcione el historial de quejas y su
tratamiento, y la existencia de procedimientos internos en la organización para que un
problema con un cliente no se produzca de manera reiterada puede ser esencial para
conseguir tener éxito en este aspecto.
También es importante conseguir clientes leales y que transmitan a otros mediante el
boca–a–oreja su satisfacción. La confianza –y en menor medida las emociones positivas–
son los elementos predictores más importantes para conseguir la lealtad del cliente. Por
último el cliente solo hablará bien de nuestra organización cuando consiga una
satisfacción acumulada y confíe en nosotros. En la tabla 84 se presenta un resumen de las
principales implicaciones para la gestión en compradores con comportamiento de queja.
373
CAPÍTULO 7
Conclusiones
Implicaciones para la gestión en compradores constantes con comportamiento
de queja
Justicia
Fomentar la justicia interaccional (con formación de equipos de atención
al cliente y equipamiento que permita interactuar) y procedimental
(dando información puntual al cliente sobre el estado en el que se
encuentra el procedimiento elegido para resolver su queja)
Emociones
positivas
Es importante formar a los empleados en la gestión de las emociones de
los clientes en un contexto de queja mediante técnicas de simulación de
situaciones y detección de emociones en cualquier tipo de comunicación
con el cliente
Emociones
negativas
Disminuir las emociones negativas, dar menor prioridad que a las
emociones positivas. Utilizar una atmósfera y ambiente adecuados en el
contacto con el cliente (música, colores, voz modulada a la situación de
los operadores del centro de atención al cliente
Confianza
Elemento fundamental para lograr satisfacción acumulada en el cliente
junto a las emociones. Gestionar adecuadamente los sistemas de
información de clientes, que contengan historial de quejas y su
tratamiento. Existencia de procedimientos internos en la organización
para que un problema con un cliente no se produzca de manera
reiterada.
Satisfacción
No dar por cerrada una queja hasta que no se hayan producido
emociones positivas y se haya detectado este hecho por la atención al
cliente. Conseguir satisfacción en a resolución a un problema no implica
que haya satisfacción acumulada para generar nuevas compras.
TABLA 84: IMPLICACIONES PARA LA GESTIÓN EN COMPRADORES CON COMPORTAMIENTO
DE QUEJA
7.3.
Limitaciones de la investigación
Esta investigación está sujeta a limitaciones, que es necesario señalar de manera que se
puedan evaluar los resultados de manera apropiada. Las limitaciones se analizan en este
apartado en tres bloques: limitaciones del estudio descriptivo del comercio electrónico en
España y limitaciones del modelo de compradores constantes y ocasionales y del modelo
de compradores con comportamiento de queja.
La metodología utilizada de estudio de los principales modelos ya existentes de los
factores de recompra y las relaciones entre los factores, ha permitido obtener modelos
originales que se han abordado bajo una perspectiva exploratoria y que pueden ser
validados en un futuro a través de análisis confirmatorios.
374
CAPÍTULO 7
Conclusiones
7.3.1. Estudio descriptivo del comercio electrónico B2C en España
El estudio del capítulo 2 presenta un panorama del comercio electrónico B2C de
naturaleza descriptiva, pero es necesario recordar que se ha elaborado a partir de fuentes
secundarias existentes, lo cual limita el alcance de los resultados a los datos ya obtenidos
en el trabajo de campo realizado. El objetivo es estudiar diferencias sociodemográficas y
de usos entre distintos tipos de compradores (clasificados como recurrentes, noveles y
con comportamiento de queja). Los resultados han servido como estudio exploratorio,
cuyos resultados se han tenido en cuenta a la hora de analizar los factores y modelos
determinantes en la continuidad de compra en comercio electrónico, para adaptar los
constructos e indicadores al contexto cultural español.
7.3.2. Compradores constantes y ocasionales
Para el modelo de compradores constantes y ocasionales estas son algunas de las
limitaciones detectadas:

La investigación ha estudiado la continuidad de compra en comercio electrónico
de manera general, sin tener en cuenta variables como el tipo de producto o
servicio.

Dado que el comercio electrónico aún no es un fenómeno generalizado existen
dificultades en conseguir muestras y más cuando se busca realizar segmentaciones
como la realizada en esta investigación con los compradores constantes y
ocasionales.

El concepto de auto-eficacia no ha sido incluido en esta investigación aunque está
presente en algunos modelos y teorías de confirmación de expectativas y de
continuidad en el uso de las tecnologías.

Aunque el estudio incluye una gran cantidad de indicadores, sería posible
introducir nuevas dimensiones explicativas como el flujo, la equidad, o el disfrute
percibido, así como utilizar las características personales o de uso como variables
moderadoras.

El ámbito geográfico del estudio es el de los compradores españoles, cuando es
muy posible que haya diferencias culturales importantes que influyen en la
compra. Este mismo hecho sucede en los compradores con comportamiento de
queja.
375
CAPÍTULO 7
Conclusiones
7.3.3. Compradores con comportamiento de queja
En el caso de los compradores con comportamiento de queja estas son algunas de las
limitaciones detectadas:

En primer lugar, hay que recalcar la dificultad de obtener muestras en
consumidores con comportamiento de queja. Además, la realización de estudios
longitudinales sobre muestras panel estables serían de gran interés para estudiar
las variaciones emocionales y cognitivas que se producen a lo largo de un proceso
de recuperación del servicio.

Se ha utilizado una batería de respuestas emocionales algo limitada que podría ser
ampliada analizando su influencia en la confianza y lealtad. Además, sería muy
interesante estudiar los mecanismos que generan emociones positivas o
disminuyen las emociones negativas cuando se ha producido una queja a través de
las dimensiones de la justicia o de otros constructos que puedan influir en las
emociones.

No se ha profundizado en los antecedentes de la satisfacción con la recuperación
del servicio, la satisfacción acumulada y la confianza. Es necesario utilizar
variables y constructos adicionales a los utilizados en esta investigación que
permitan una mayor explicación de la satisfacción y de la confianza en contextos
de recuperación del servicio.

La confianza se ha tratado como un constructo de carácter unidimensional.
Caracterizar de manera más amplia el constructo utilizado en esta investigación
puede reflejar mejor la componente afectiva y cognitiva del mismo.

Por último, no se ha segmentado a los compradores con quejas en función de la
casuística de las mismas, la gravedad o el tiempo de resolución.
7.4.
Futuras líneas de investigación
Durante la realización de un trabajo de esta índole se atisban distintas posibilidades y
diferentes puntos de vista a estudiar en un tema tan cambiante como el comercio
electrónico. Aspectos como la integración del comercio electrónico y las redes sociales,
que apenas se vislumbraban al principio de este trabajo son, actualmente de enorme
interés entre los investigadores. Se han identificado las siguientes líneas de investigación
abiertas para futuros estudios:
376
CAPÍTULO 7
Conclusiones

La investigación se ha realizado para compradores en CE–B2C, a los que se
preguntaba, adicionalmente a los indicadores que forman los constructos, sobre el
tipo de productos y servicios comprados, el gasto que habían realizado en estos
productos y los inconvenientes que habían sufrido en el proceso de compra. Por
tanto existiría la posibilidad de realizar distintas segmentaciones y uso de
variables moderadoras que enriqueciesen los modelos.

Es necesario profundizar en la medida de los constructos valor y calidad,
investigando más en su naturaleza reflectiva y formativa y en las interacciones y
correlaciones con otros constructos del modelo.

Se plantea la realización de un modelo unificado en continuidad de compra. A
pesar de las dificultades en modelar la recompra tras una compra sin incidencia o
una compra posterior a un comportamiento de queja, hay algunos constructos
comunes como la satisfacción. Se propone diseñar un modelo único que sirva como
explicación a la recompra en una variedad de situaciones.

Introducir nuevos factores que influyan en la continuidad de compra, como por
ejemplo, la influencia y las recomendaciones en las redes sociales, así como
cualquier aspecto en general relacionado con el social commerce. En ocasiones,
para medir estos nuevos fenómenos será necesario desarrollar nuevas escalas y
cuestionarios de medida. También sería interesante estudiar la influencia en la
compra según el tipo de producto o servicio a adquirir, tal y como hemos
observado en la investigación de los procesos de búsqueda de información en
Internet. El estudio de las componentes hedonistas o de experiencia de compra sin
duda enriquecería los modelos y podrían mejorar su predicción o confirmación.

Dada la importancia de las emociones, una posible vía de investigación es estudiar
en mayor profundidad cómo generar emociones en los clientes y detectar las
producidas en un comportamiento de queja, por ejemplo, bajo una perspectiva
fisiológica. La investigación de herramientas automáticas de detección del estado
emocional posibilitaría una respuesta más precisa de las empresas.

Encontrar factores que sean capaces de predecir y explicar el valor y la calidad en
el estudio de los compradores constantes y de la confianza en un contexto de
recuperación del servicio, constructo clave en los modelos en los que ha existido
queja.

De entre las conclusiones extraídas en este trabajo hay factores como la utilidad
percibida que parece que pierden importancia a medida que el comprador va
madurando y adquiriendo experiencia en la compra por Internet. Por tanto un
377
CAPÍTULO 7
Conclusiones
estudio de enorme interés sería ver cómo evoluciona a lo largo del tiempo la
importancia de los factores que influyen en la adopción, uso y continuidad en el
uso del comercio electrónico.

Se propone la posibilidad de realizar este estudio en ámbitos culturales y
geográficos diferentes al español, lo que permitiría validar o rechazar las hipótesis
realizadas y establecer comparativas entre compradores de distintos países.

Uno de los problemas de este estudio ha sido la dificultad de captación de una
muestra suficiente de la población española –especialmente en colectivos como
compradores que han tenido recientemente un comportamiento de queja–. Se
propone estudiar y mejorar los métodos de acceso a estas muestras de tal manera
que se facilite la investigación en este campo.
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